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    基于ARIMA模型的光伏客戶需求服務(wù)預(yù)測(cè)研究

    2016-11-28 11:20:51郭麗平蔡永自
    商情 2016年40期
    關(guān)鍵詞:光伏發(fā)電預(yù)測(cè)

    郭麗平++蔡永自

    【摘要】隨著中央和地方政府對(duì)光伏發(fā)電上網(wǎng)電價(jià)補(bǔ)貼政策的刺激,配套電網(wǎng)建設(shè)和技術(shù)成果的創(chuàng)新運(yùn)用,加之光伏生產(chǎn)廠家一條龍服務(wù)的推動(dòng),分布式光伏客戶呈爆發(fā)式增長(zhǎng)。本研究旨在采用ARIMA模型對(duì)光伏每月累計(jì)并網(wǎng)戶數(shù)、客戶咨詢數(shù)據(jù)和上網(wǎng)電量三個(gè)指標(biāo)將來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

    【關(guān)鍵詞】光伏發(fā)電 并網(wǎng)戶數(shù) 客戶咨詢 上網(wǎng)電量 預(yù)測(cè)

    一、引言

    光伏發(fā)電作為清潔能源,是目前國(guó)家鼓勵(lì)發(fā)展的行業(yè)。作為分布式光伏發(fā)電大省,浙江省“十三五”規(guī)劃綱要也明確“將全面實(shí)施百萬(wàn)家庭屋頂光伏工程,到2020年光伏發(fā)電力爭(zhēng)達(dá)到800萬(wàn)千瓦?!惫夥渤蔀椴糠值貐^(qū)產(chǎn)業(yè)帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的新途徑。隨著中央和地方政府對(duì)光伏發(fā)電上網(wǎng)電價(jià)補(bǔ)貼政策的刺激,配套電網(wǎng)建設(shè)和技術(shù)成果的創(chuàng)新運(yùn)用,加之光伏生產(chǎn)廠家一條龍服務(wù)的推動(dòng),分布式光伏客戶呈爆發(fā)式增長(zhǎng)。本研究旨在采用ARIMA模型對(duì)光伏每月累計(jì)并網(wǎng)戶數(shù)、客戶咨詢數(shù)據(jù)和上網(wǎng)電量三個(gè)指標(biāo)將來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

    二、ARIMA模型及其預(yù)測(cè)分析思路

    ARIMA模型,全稱為求和自回歸移動(dòng)平均模型(auto regressive integrated moving average model,簡(jiǎn)記ARIMA),是由詹金斯(Jenkins)與博克思(Box)于20世紀(jì)70年代初提出的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法。其中,ARIMA(p, d, p)稱為差分自回歸移動(dòng)平均模型,AR為自回歸,P為自回歸項(xiàng);MA為移動(dòng)平均,y為移動(dòng)平均項(xiàng)數(shù),d為時(shí)間序列達(dá)到平穩(wěn)時(shí)所做的差分次數(shù)(解樹(shù)國(guó),2012)。通過(guò)ARIMA模型,將分布式光伏并網(wǎng)數(shù)量、上網(wǎng)電量、客戶咨詢隨時(shí)間推移而形成的數(shù)據(jù)序列視為一個(gè)隨機(jī)序列,用一定的數(shù)學(xué)模型來(lái)近似描述這個(gè)序列。這個(gè)模型一旦被識(shí)別后,就可以從時(shí)間序列的過(guò)去值及現(xiàn)在值來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)值。該模型的基本原理如下:

    如果假設(shè)隨機(jī)變數(shù)Yt,為在時(shí)間t的一個(gè)觀測(cè)值,那么一組Yt,所構(gòu)成的數(shù)列就稱為隨機(jī)過(guò)程,而一般標(biāo)準(zhǔn)的ARIMA(p,d,q)模型可以記為Yt~ARIMA(p,d,q),其定義為:

    чp(B)Wt=θq(B)αt

    式中,чp(B)=1-ч1B-…-чpBp,Wt=(1-B)dYt,Qp(B)=1-1-θ1B-θ2B2…-…θqBq,αt為白色噪音,亦即α~N(0,σ2α),p,d,q為非負(fù)整數(shù),B為后移分算子,即BYt~Yt-1,ч1,ч2,…чp,為自我回歸參數(shù),θ1,θ2,…θq,為移動(dòng)平均參數(shù)。

    ARIMA模型最大優(yōu)點(diǎn)在于對(duì)季節(jié)周期性數(shù)據(jù)指標(biāo)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè),ARIMA的季度或月度模型能揭示出被解釋變量的非線性特征,ARIMA模型需要先估計(jì)它的階數(shù)后,再使用最小二乘法進(jìn)行預(yù)測(cè)。具體的建模步驟如下:①序列平穩(wěn)化。如果數(shù)據(jù)序列是非平穩(wěn)的,并存在一定的增長(zhǎng)或下降趨勢(shì),則需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行差分處理,這個(gè)過(guò)程叫非平穩(wěn)序列平穩(wěn)化。②模型識(shí)別。若平穩(wěn)序列的偏相關(guān)函數(shù)是拖尾的,而自相關(guān)函數(shù)是截尾的,則可斷定序列適合MA(q)模型;若平穩(wěn)序列的偏相關(guān)函數(shù)是截尾的,而自相關(guān)函數(shù)是拖尾的,可斷定序列適合AR(p)模型;一般情況下,可通過(guò)自相關(guān)(ACF)和偏自相關(guān)圖(PACF)估計(jì)出階數(shù)P,Q的可能取值,然后,通過(guò)AIC準(zhǔn)則(赤池準(zhǔn)則),SC準(zhǔn)則(施瓦茨準(zhǔn)則),其中AIC值和SC值都是越小越好,從而選出最合適的模型階數(shù)。③模型預(yù)測(cè)。根據(jù)建立的ARIMA(p,d,q)模型,利用Eviews軟件對(duì)分布式光伏上網(wǎng)用戶、結(jié)算電量、客戶咨詢等數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)(陳平和夏敏,2011)。

    三、預(yù)測(cè)過(guò)程及結(jié)果分析

    本研究選取的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括三個(gè)指標(biāo),累計(jì)并網(wǎng)戶數(shù)(BINGWANG)、每月結(jié)算電量(JIESUAN)、客戶咨詢數(shù)據(jù)(ZIXUN)。

    (1)對(duì)累計(jì)并網(wǎng)戶數(shù)的預(yù)測(cè)與分析。按照前述步驟,首先對(duì)累計(jì)并網(wǎng)戶數(shù)(BINGWANG)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),以確定d值。累計(jì)并網(wǎng)戶數(shù)(BINGWANG)變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果,變量BINGWANG是三階單整變量,從而得到d=3。在穩(wěn)定性分析的基礎(chǔ)上,根據(jù)自相關(guān)和偏相關(guān)圖可以確定p=1,q=1。

    進(jìn)而,根據(jù)建立的BINGWANG變量應(yīng)該選擇ARIMA(1,3,1),利用Eviews軟件進(jìn)行預(yù)測(cè),得到預(yù)測(cè)值。

    (2)對(duì)每月結(jié)算電量的預(yù)測(cè)與分析。類似的,針對(duì)每月結(jié)算電量(JIESUAN)進(jìn)行預(yù)測(cè)的步驟如前所述。變量JIESUAN是2階單整變量,從而得到d=2。進(jìn)而根據(jù)自相關(guān)和偏相關(guān)圖可以確定p=0,q=0。

    根據(jù)建立的每月結(jié)算電量(JIESUAN)應(yīng)該選擇ARIMA(0,2,0),利用Eviews軟件進(jìn)行預(yù)測(cè)。

    (3)對(duì)客戶咨詢數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)與分析。最后,針對(duì)客戶咨詢數(shù)據(jù)(ZIXUN)進(jìn)行預(yù)測(cè)。變量JIESUAN是1階單整變量,從而得到d=1。進(jìn)而根據(jù)自相關(guān)和偏相關(guān)圖可以確定p=1,q=1。

    根據(jù)建立的客戶咨詢數(shù)據(jù)(ZIXUN)應(yīng)該選擇ARIMA(1,1,1),利用Eviews軟件進(jìn)行預(yù)測(cè)。

    累計(jì)并網(wǎng)戶數(shù)(BINGWANG)、每月結(jié)算電量(JIESUAN)、客戶咨詢數(shù)據(jù)(ZIXUN),這三個(gè)指標(biāo)的最終預(yù)測(cè)結(jié)果見(jiàn)表。

    四、結(jié)論

    本文基于2015年1月-2016年6月的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),采用ARIMA模型預(yù)測(cè)了2016M07-2017M12寧波供電公司分布式光伏并網(wǎng)數(shù)量、上網(wǎng)結(jié)算電量、客戶咨詢數(shù)量。從模型預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)看,寧波供電公司分布式光伏并網(wǎng)數(shù)量、上網(wǎng)結(jié)算電量、客戶咨詢數(shù)量將呈爆發(fā)式增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。預(yù)計(jì)2016年12月累計(jì)并網(wǎng)戶數(shù)為2305戶,比2016年6月增長(zhǎng)405.48%;上網(wǎng)結(jié)算電量4604萬(wàn)千瓦時(shí),比6月份增長(zhǎng)615.15%;95598客戶咨詢數(shù)量39個(gè),比6月份增長(zhǎng)39.29%。預(yù)計(jì)2017年12月累計(jì)并網(wǎng)戶數(shù)為14557戶,比同比上年增長(zhǎng)531.54%;當(dāng)月上網(wǎng)結(jié)算電量16223萬(wàn)千瓦時(shí),同比上年增長(zhǎng)252.37%;95598客戶咨詢數(shù)量59個(gè),同比上年增長(zhǎng)51.28%。根據(jù)公司光伏客戶成功備案的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),模型預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)反應(yīng)了光伏發(fā)電業(yè)務(wù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)和增長(zhǎng)速度。

    參考文獻(xiàn):

    [1]解樹(shù)國(guó).基于RBF和ARIMA模型下貨運(yùn)量預(yù)測(cè)算法與軟件實(shí)現(xiàn)[M]. 湖南大學(xué)碩士學(xué)位論文,2012.

    [2]陳平,夏敏. 基于ARIMA模型的短期風(fēng)速預(yù)測(cè)方法[J]. 華章,2011,(15).

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