基于GM(1，1)對葫蘆島工業用電量預測

路蕙宇 蔡晨蕊 劉曉東 劉書池 朱星宇

摘? 要：為了合理地對工業電力系統進行規劃，需要對工業用電進行合理的預測，針對目前的環境情況存在多樣性和樣本數據的局限性，本文采用了灰色模型中典型的GM（1，1）模型進行預測，可以減少環境等復雜因素對其的干擾，和彌補樣本數據較少的缺陷，該方法具有良好的檢驗性，選取了葫蘆島市2013—2019七年的工業用電對2020—2024工業用電量進行了預測，通過殘差檢驗和比級殘差檢驗驗證了模型的可靠性。

關鍵詞：GM（1，1）模型? 葫蘆島市? 工業用電量? 預測

中圖分類號：TM715? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1674-098X（2020）08（a）-0121-03

Abstract： In order to plan the industrial power system reasonably， it is necessary to make a reasonable prediction of industrial power consumption. In view of the diversity of the current environmental conditions and the limitations of sample data. In this paper， the typical GM（1，1） model in the gray model is used for prediction， which can reduce the interference of complex factors such as the environment and make up for the shortcomings of the sample data. This method has good testability. The industrial electricity consumption from 2013 to 2019 in Huludao city was selected to forecast the industrial electricity consumption from 2020 to 2024， and the reliability of the model was verified by residual test and ratio-level residual test.

Key Words： GM（1，1） model; Huludao City; Industrial electricity consumption; Forecast

隨著國家經濟和工業的不斷發展，能源供需矛盾逐漸顯現出來，電能作為工業發展的重要能源，雖然我國已經盡力加快電力設施的建設，但是電力短期的問題仍然是近期的難以解決難題，所以合理地對工業用電量進行預測是學術研究的熱點問題，對我國電力系統的布置具有指導意義。目前有學者采用回歸分析預測法[1]、時間序列預測法[2]、神經網絡預測法[3]、馬爾可夫鏈預測[4]，等方法進行預測，這些方法有一定的局限性，采用傳統的預測方法往往難以分析其規律，而采用灰色系統理論[5-6]的預測模型效果更為準確。而本文采用了GM（1，1）預測模型對電量進行預測，經過檢驗驗證了結果的可靠性和準確性。

1? GM（1，1）預測模型

GM（1，1）預測又叫做灰色預測，已知信息少，適用于模糊性強的預測，用1階微分方程對1個變量建立模型。

2? 模型檢驗

在利用灰色預測模型進行預測的時候，往往會因各類問題而導致預測結果會與實際結果出現一定程度的偏差，此類偏差的大小直接決定了預測的精度，本文通過殘差和級比偏差進行檢驗。

（1）殘差檢驗。

平均相對殘差：

若平均相對殘差則說明數據 的擬合達到一般要求，若平均相對殘差則說明數據 的擬合非常不錯。

（2）級比偏差檢驗。

根據預測出來的發展系數計算級比偏差和平均級比偏差

如果，我們認為可以運用灰色預測模型進行擬合如果，我們認為灰色預測模型的擬合效果非常不錯。

若得到的結果同時滿足殘差檢驗和級比偏差檢驗，則表明最后結果較為精確，通過檢驗。

3? 實例分析

通過國家統計局得到2013—2019年葫蘆島市工業用電量，具體數據如表1所示。

最后最小二乘法擬合得到的發展系數為0.031848，灰作用量是58.9002，得到時間序列

根據（6）式得到的時間序列方程，我們可以預測出近五年葫蘆島市的工業用電量。

最后得到結果構建對2020—2024年葫蘆島市工業用電量的預測見表2。

4? 結語

本文構建了GM（1，1）模型，預測了近5年葫蘆島工業用電量，工業用電量是實際生產中的代表性指標，通過工業用電量，反應了一座城市的工業水平，結果表明，葫蘆島的工業用電量穩步提升，可以推測出，葫蘆島市的工業水平成進步趨勢發展。

參考文獻

[1] 牟宏，王春義，顧潔，等.基于支持向量-分位數回歸的短期負荷預測及風險分析[J].電力科學與技術學報，2016，31（3）：51-56.

[2] 石韻.基于ARIMA時間序列模型的中國塑料制品產量預測研究[J].塑料科技，2020，48（3）：115-118.

[3] 史常凱，閆文棋，張筱慧，等.基于BP網絡和灰色模型的春節配變重過載預測[J].電力科學與技術學報，2016，31（3）：140-145.

[4] 李偉.基于馬爾可夫鏈的徑流預測模型[D].邯鄲：河北工程大學，2019.

[5] 王正虎，谷村村.GM（1，1）預計模型時序長度選擇對大型建筑沉降預測精度的影響[J].工程建設與設計，2020（5）：30-33.

[6] 楊文博，韓智強，賈志絢.基于灰色預測模型對橋梁技術狀況預測的研究[J].太原科技大學學報，2020，41（3）：232-236.