基于GM(1,1)模型的南京市電力需求預(yù)測與探究

卞藝杰，李　杭

(河海大學(xué) 商學(xué)院，南京　211100)

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基于GM(1,1)模型的南京市電力需求預(yù)測與探究

卞藝杰，李杭

(河海大學(xué) 商學(xué)院，南京211100)

摘要：選取南京市2000—2013年的電力消費數(shù)據(jù)，利用灰色預(yù)測相關(guān)理論，構(gòu)建了南京市電力消費的GM(1,1)預(yù)測模型，對南京市電力消費水平進行中短期預(yù)測。研究結(jié)果表明： GM(1,1)模型具有較高的預(yù)測精度。進一步預(yù)測南京市2014—2018年電力消費總量，為優(yōu)化南京電力發(fā)展規(guī)劃提出可行性建議與對策。

關(guān)鍵詞：南京市； 電力需求；GM(1,1)模型

作為長江流域四大中心城市之一,南京是江蘇省政治、經(jīng)濟、科教文化中心,也是聯(lián)結(jié)南北交通的重要樞紐。目前，南京已成為中國東部地區(qū)重要的綜合性工業(yè)基地,形成了以電子、汽車、化工等主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)為重心的綜合性工業(yè)體系，電力需求規(guī)模日益增強。隨著經(jīng)濟收人的增加,人們對生活質(zhì)量的要求進一步提高,消費觀念也發(fā)生了變化，享受型的生活消費用品不斷提高，空調(diào)、電炊具、電熱水器等高耗能家用電器不斷普及城鄉(xiāng)居民的家庭，進一步擴大了南京市的電力消費量。電力作為國家的基礎(chǔ)設(shè)施,已經(jīng)發(fā)展為社會生產(chǎn)不可或缺的動力,穩(wěn)定又安全的電力供應(yīng)為社會正常運行和國民經(jīng)濟的增長提供了強大保障。南京市每年投資10～15億建設(shè)各級電網(wǎng),電力市場營運能力逐年增強,有效地保證了社會經(jīng)濟發(fā)展和人民生活用電需求，但是從市場需求角度來看,南京市電力市場仍然面臨著嚴(yán)峻的考驗。2011年南京市缺電總量達到134萬kW,部分制造企業(yè)被迫限電，嚴(yán)重影響了日常的生產(chǎn)效率。另外，由于支撐電網(wǎng)運營的硬件系統(tǒng)還不完善,自動化程度不高，電力企業(yè)處于供電成本加大、投資回收周期長的困境。

電力需求預(yù)測可以理解為：從社會、經(jīng)濟的發(fā)展需要出發(fā)，基于現(xiàn)階段全社會對電力的需求狀況，結(jié)合實地調(diào)查和理論研究，科學(xué)處理電力系統(tǒng)的大量數(shù)據(jù)，并合理分析與電力需求相關(guān)的事物間內(nèi)在的聯(lián)系及發(fā)展規(guī)律。這一預(yù)測過程以多年來已經(jīng)掌握的社會、經(jīng)濟整體環(huán)境的預(yù)測為基礎(chǔ)，從而預(yù)測未來幾年的電力需求發(fā)展規(guī)模。電力需求預(yù)測的實質(zhì)是多方位分析預(yù)測對象的歷史數(shù)據(jù)，利用已知的預(yù)測理論及模型來探究存在于電力需求內(nèi)部的發(fā)展規(guī)律與變化趨勢。準(zhǔn)確預(yù)測未來電力消費水平，可以幫助電力部門把握電力消費未來走勢。

現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的不斷突破,深化、拓展了電力需求的預(yù)測方法。目前，我國電力需求預(yù)測方法主要包括多元線性回歸模型、彈性系數(shù)法、ARMA模型、灰色預(yù)測模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、模糊數(shù)學(xué)法。由于電力生產(chǎn)建設(shè)的長周期、高耗資等特點，加上電能不能長時間儲存的特性，因此電力需求預(yù)測的精度要求較高。由于電力需求受到經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、氣候、居民收入水平、地理環(huán)境、國家電力政策等許多不能定量考慮的因素的影響，因此預(yù)測工作相對復(fù)雜。目前已有的電力需求預(yù)測方法一般不會將這些因素考慮進去，因此存在預(yù)測誤差較大的缺陷。相對其他方法，灰色預(yù)測可以在原始數(shù)據(jù)比較缺乏的情況下依然保證較高的預(yù)測精度，因此可以把電力的需求作為一個灰色系統(tǒng),用灰色系統(tǒng)理論、模型來分析和解釋。本文基于灰色系統(tǒng)理論，建立灰色預(yù)測的GM(1,1)模型，選取南京市2000—2013年的全社會用電量數(shù)據(jù)，對南京市2014—2018年電力消費水平進行預(yù)測，從而為南京市電力發(fā)展規(guī)劃提供參考[1-11]。

1　灰色GM(1,1)模型

灰色系統(tǒng)理論是由鄧聚龍教授創(chuàng)立的，他認(rèn)為系統(tǒng)的行為存在不確定性，系統(tǒng)內(nèi)有部分信息已知，而其他部分信息存在未知性，數(shù)據(jù)也具有復(fù)雜性，但同時存在有序性，通過對已知的“小樣本”信息的分析，提取有價值的信息，從而掌握系統(tǒng)的運行規(guī)律。

灰色系統(tǒng)理論被廣泛運用于社會經(jīng)濟、管理統(tǒng)籌、工程決策等許多行業(yè)與領(lǐng)域?；诨疑到y(tǒng)理論，灰色預(yù)測模型對原始數(shù)據(jù)進行處理，并據(jù)此建立動態(tài)模型，然后分析系統(tǒng)因素之間發(fā)展趨勢的相異程度，把原始數(shù)據(jù)生成有較強規(guī)律性的數(shù)據(jù)序列，尋找系統(tǒng)變化的規(guī)律，然后建立相應(yīng)的微分方程模型，預(yù)測事物未來的發(fā)展趨勢。當(dāng)經(jīng)濟數(shù)據(jù)序列呈現(xiàn)短期和明顯上升趨勢的特點時，模型的預(yù)測精度較高。其中，GM(1,1)是實際應(yīng)用中最為普遍的一種灰色預(yù)測模型，是灰色系統(tǒng)理論的核心模型。GM(1,1)模型作為一種長期預(yù)測模型，基本思想是通過對原始數(shù)據(jù)的處理，建立對應(yīng)模型，對系統(tǒng)的未來發(fā)展作出科學(xué)、客觀的預(yù)測。GM(1,1)模型已經(jīng)被廣泛運用到農(nóng)業(yè)、能源產(chǎn)業(yè)、交通運輸?shù)阮I(lǐng)域，涉及的行業(yè)不斷延伸與擴展，其中也包括電力需求預(yù)測。

GM(1,1)模型的實質(zhì)是利用最小二乘法對原始序列的一次累加過程，使得新生成的數(shù)列表現(xiàn)出一定的規(guī)律，并以指數(shù)曲線來擬合，構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，其具體步驟如下：

背景值序列為Z(1)=(z(1)(1),z(1)(2),…,z(1)(n)), z(1)(k) = 0.5x(1)(k) + 0.5x(1)(k-1)，則稱x(0)(k) + az(1)(k) = b

3) 若P=(a,b)T為參數(shù)列，且

4) 檢驗GM(1,1)模型

所建立模型的有效性和可靠性程度決定了灰色預(yù)測模型能否準(zhǔn)確預(yù)測電力消費水平，因此模型的精度檢驗是重要的步驟。本文主要通過殘差檢驗、后驗差檢驗對所建模型進行判斷。

① 殘差檢驗

殘差檢驗是對原始數(shù)據(jù)的實際值和模型預(yù)測值的殘差進行逐個檢驗。

平均相對誤差：

其中ε(k)為相對誤差，

模型精度

② 后驗差檢驗

2　南京市電力消費的灰色預(yù)測

2.1選取數(shù)據(jù)樣本

本文選取南京市 2000—2013年全社會用電量數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù)。首先對電力消費總量的原始數(shù)據(jù)作對數(shù)變換的預(yù)處理，然后根據(jù)GM(1,1)模型，對未來5年南京市電力消費總量進行預(yù)測。本文數(shù)據(jù)來源于2001—2014年《南京市統(tǒng)計年鑒》。

2.2電力消費總量預(yù)測

通過Matlab編程，將灰色預(yù)測模型擬合值逆變換，可以得到南京市電力消費總量預(yù)測數(shù)據(jù)，如表1所示。

表1　南京市電力需求預(yù)測數(shù)據(jù)　萬kW·h

2.3GM(1,1)模型的檢驗

構(gòu)建模型的有效性和可靠性決定了灰色預(yù)測模型能否合理、科學(xué)地預(yù)測電力消費量。因此，通過殘差檢驗、后驗差檢驗對模型進行檢驗。

根據(jù)GM(1,1)模型預(yù)測的精度檢驗等級表有:

平均相對誤差

預(yù)測精度為2級。

后驗差比值

預(yù)測精度為1級。

小誤差概率

預(yù)測精度為1級。

因此，基于灰色GM(1,1)模型的電力消費預(yù)測精度較高，適用于預(yù)測南京市電力消費的中短期預(yù)測。

2.4結(jié)果分析

基于GM(1,1)的電力消費模型的預(yù)測精度相對還是較高的，其最大相對誤差為 7.81%，最小相對誤差為0.42%，平均相對誤差為4.08%，預(yù)測精度為二級；后驗方差和小誤差概率精度均為1級，因此這一模型可以很好地預(yù)測南京市未來5年的電力需求情況。

從表1可以看出:10多年以來，南京市電力消費量一直保持著較高的上升趨勢，南京市的全社會用電量從2000年的1 377 395萬kW·h增長到2013年的4 626 718萬kW·h，實現(xiàn)了2倍多的增長量，這一點與南京市目前的經(jīng)濟發(fā)展趨勢相符。根據(jù)預(yù)測的南京市全社會用電量的結(jié)果可以看出:到2018年，南京市的電力消費將超過800億kW·h，南京市應(yīng)進一步完善能源供應(yīng)體系，防止電力供應(yīng)緊缺的狀況。

3　結(jié)束語

本文通過構(gòu)建灰色GM(1,1) 預(yù)測模型，預(yù)測南京市2014—2018年的電力需求總量，經(jīng)檢驗,模型預(yù)測精度較高,能反映其實際發(fā)展趨勢。2003年南京市社會用電量為1 840 333萬kW·h，與預(yù)測值相對誤差只有0.42%，因此本文的研究對于南京市電力的發(fā)展規(guī)劃具有一定的參考價值，有助于幫助南京市電力企業(yè)實現(xiàn)生產(chǎn)的高效性和科學(xué)性，有助于引導(dǎo)社會以較低的電力成本享受到優(yōu)質(zhì)的電力服務(wù)。

以高新技術(shù)業(yè)為主的新興工業(yè)的加速推進，要求政府必須推動城市重點發(fā)展區(qū)域電網(wǎng)建設(shè)，以保障南京市的電力供應(yīng)。一方面，政府部門應(yīng)出臺相關(guān)的電網(wǎng)建設(shè)支持政策，簡化電網(wǎng)建設(shè)項目行政審批手續(xù)。優(yōu)化各級電網(wǎng)規(guī)劃，加強電網(wǎng)建設(shè)與改造，緩解主城區(qū)用電“瓶頸”，完善農(nóng)村電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施，實現(xiàn)電網(wǎng)規(guī)劃與地方發(fā)展規(guī)劃、經(jīng)濟社會的協(xié)調(diào)發(fā)展。做好園區(qū)、地鐵、機場等工程的用電保障工作，滿足居民日益增長的用電需求。優(yōu)化電力調(diào)度、運營監(jiān)測、配網(wǎng)搶修等電力保障環(huán)節(jié)。積極樹立河西新城“智能電網(wǎng)示范區(qū)”的榜樣，努力把南京打造為“國家電網(wǎng)公司智能電網(wǎng)建設(shè)示范城市”。另一方面，政府應(yīng)大力提高燃氣、太陽能等清潔能源發(fā)電的利用、開發(fā)比例。受產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、關(guān)于高耗能行業(yè)用電限制政策的出臺，南京高耗能產(chǎn)業(yè)用電整體略呈下降態(tài)勢，因此政府應(yīng)該加大力度鼓勵發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)等綠色產(chǎn)業(yè)，提倡第二產(chǎn)業(yè)等高耗能行業(yè)提高電力能源利用率，逐步推進節(jié)能減排工作。

伴隨南京市經(jīng)濟的飛躍發(fā)展，人們消費能力不斷提升，對生活質(zhì)量的要求也逐步提高，從而帶來了電力消費量的快速上升。在南京市電力消費總量中，居民用電占據(jù)了電力消費總量中相當(dāng)一部分的比例，因此應(yīng)增強居民節(jié)電環(huán)保意識，倡導(dǎo)其共同致力于建設(shè)和諧、環(huán)保的南京城市。

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(責(zé)任編輯陳艷)

收稿日期：2015-10-24

基金項目：國家自然科學(xué)基金資助項目(71271107)；江蘇省社會科學(xué)基金資助項目(12EYB008)

作者簡介：卞藝杰(1964—)，男，江蘇海門人，教授，主要從事管理科學(xué)與工程研究；李杭(1990—)，男，天津人，碩士研究生，主要從事人力資源管理研究。

doi:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2016.07.012

中圖分類號：O21

文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1674-8425(2016)07-0069-05

PredictionandExplorationofPowerRequirementofNanjingBasedonGM(1, 1)Model

BIANYi-jie,LIHang

(BusinessSchool,HohaiUniversity,Nanjing211100,China)

Abstract:This paper selected data of power consumption in Nanjing from 2000 to 2013, and established power consumption model based on GM(1,1) model for shout-term prediction of power consumption level of Nanjing by gray prediction theory. The results show that the GM(1,1) model has a higher prediction accuracy. We further predicted the total power consumption in Nanjing from 2014—2018, which puts forward feasible suggestions and countermeasures for optimizing electric power development planning of Nanjing.

Key words:Nanjing; power requirement; GM(1, 1) model

引用格式：卞藝杰，李杭.基于GM(1,1)模型的南京市電力需求預(yù)測與探究[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué))，2016(7):69-73.

Citationformat：BIANYi-jie,LIHang.PredictionandExplorationofPowerRequirementofNanjingBasedonGM(1, 1)Model[J].JournalofChongqingUniversityofTechnology(NaturalScience)，2016(7):69-73.