基于GM(1，1)对葫芦岛工业用电量预测

路蕙宇 蔡晨蕊 刘晓东 刘书池 朱星宇

摘  要：为了合理地对工业电力系统进行规划，需要对工业用电进行合理的预测，针对目前的环境情况存在多样性和样本数据的局限性，本文采用了灰色模型中典型的GM（1，1）模型进行预测，可以减少环境等复杂因素对其的干扰，和弥补样本数据较少的缺陷，该方法具有良好的检验性，选取了葫芦岛市2013—2019七年的工业用电对2020—2024工业用电量进行了预测，通过残差检验和比级残差检验验证了模型的可靠性。

关键词：GM（1，1）模型  葫芦岛市  工业用电量  预测

中图分类号：TM715                             文献标识码：A                     文章编号：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

随着国家经济和工业的不断发展，能源供需矛盾逐渐显现出来，电能作为工业发展的重要能源，虽然我国已经尽力加快电力设施的建设，但是电力短期的问题仍然是近期的难以解决难题，所以合理地对工业用电量进行预测是学术研究的热点问题，对我国电力系统的布置具有指导意义。目前有学者采用回归分析预测法[1]、时间序列预测法[2]、神经网络预测法[3]、马尔可夫链预测[4]，等方法进行预测，这些方法有一定的局限性，采用传统的预测方法往往难以分析其规律，而采用灰色系统理论[5-6]的预测模型效果更为准确。而本文采用了GM（1，1）预测模型对电量进行预测，经过检验验证了结果的可靠性和准确性。

1  GM（1，1）预测模型

GM（1，1）预测又叫做灰色预测，已知信息少，适用于模糊性强的预测，用1阶微分方程对1个变量建立模型。

2  模型检验

在利用灰色预测模型进行预测的时候，往往会因各类问题而导致预测结果会与实际结果出现一定程度的偏差，此类偏差的大小直接决定了预测的精度，本文通过残差和级比偏差进行检验。

（1）残差检验。

平均相对残差：

若平均相对残差则说明数据 的拟合达到一般要求，若平均相对残差则说明数据 的拟合非常不错。

（2）级比偏差检验。

根据预测出来的发展系数计算级比偏差和平均级比偏差

如果，我们认为可以运用灰色预测模型进行拟合如果，我们认为灰色预测模型的拟合效果非常不错。

若得到的结果同时满足残差检验和级比偏差检验，则表明最后结果较为精确，通过检验。

3  实例分析

通过国家统计局得到2013—2019年葫芦岛市工业用电量，具体数据如表1所示。

最后最小二乘法拟合得到的发展系数为0.031848，灰作用量是58.9002，得到时间序列

根据（6）式得到的时间序列方程，我们可以预测出近五年葫芦岛市的工业用电量。

最后得到结果构建对2020—2024年葫芦岛市工业用电量的预测见表2。

4  结语

本文构建了GM（1，1）模型，预测了近5年葫芦岛工业用电量，工业用电量是实际生产中的代表性指标，通过工业用电量，反应了一座城市的工业水平，结果表明，葫芦岛的工业用电量稳步提升，可以推测出，葫芦岛市的工业水平成进步趋势发展。

参考文献

[1] 牟宏，王春义，顾洁，等.基于支持向量-分位数回归的短期负荷预测及风险分析[J].电力科学与技术学报，2016，31（3）：51-56.

[2] 石韵.基于ARIMA时间序列模型的中国塑料制品产量预测研究[J].塑料科技，2020，48（3）：115-118.

[3] 史常凯，闫文棋，张筱慧，等.基于BP网络和灰色模型的春节配变重过载预测[J].电力科学与技术学报，2016，31（3）：140-145.

[4] 李伟.基于马尔可夫链的径流预测模型[D].邯郸：河北工程大学，2019.

[5] 王正虎，谷村村.GM（1，1）预计模型时序长度选择对大型建筑沉降預测精度的影响[J].工程建设与设计，2020（5）：30-33.

[6] 杨文博，韩智强，贾志绚.基于灰色预测模型对桥梁技术状况预测的研究[J].太原科技大学学报，2020，41（3）：232-236.