電力負(fù)荷預(yù)測(cè)課程習(xí)題

1、名詞解釋?zhuān)? 、負(fù)荷特性指標(biāo)2、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)技術(shù)3、彈性系數(shù)4、移動(dòng)平均法5、電力市場(chǎng)2、 簡(jiǎn)答題：1 、電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的研究意義。2、負(fù)荷預(yù)測(cè)的基本程序是什么？3、什么是一元線性回歸模型，一元線性回歸方程，回歸直線，三者之間的關(guān)系？4、什么是自動(dòng)過(guò)濾法以及預(yù)測(cè)公式。5、灰色預(yù)測(cè)從其功用與特征上可分為哪幾類(lèi)？3、 選擇題：1 、根據(jù)負(fù)荷預(yù)測(cè)表示的不同特性，常常又分為（）等。A. 最高負(fù)荷預(yù)測(cè) B. 最低負(fù)荷預(yù)測(cè) C. 平均負(fù)荷預(yù)測(cè) D. 負(fù)荷峰谷差預(yù)測(cè) E. 全網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)2 、 負(fù)荷預(yù)測(cè)是在滿足一定精度的條件下， 確定未來(lái)某時(shí)刻的負(fù)荷數(shù)值，為（）服務(wù)。A 電力能源規(guī)劃 B. 電力生產(chǎn)計(jì)劃 C

2、. 電力節(jié)約規(guī)劃 D. 電力穩(wěn)定 規(guī)劃 3、電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的基本原理負(fù)荷下面哪幾條（）A.可知性 B.可能性 C.穩(wěn)定性 D.連續(xù)性4、負(fù)荷特性曲線預(yù)測(cè)方法包括（）A. 分行業(yè)典型日負(fù)荷曲線疊加法B. 分類(lèi)典型日負(fù)荷曲線疊加法C. 綜合典型日負(fù)荷曲線疊加法D. 統(tǒng)調(diào)逐日負(fù)荷曲線5、短期負(fù)荷預(yù)測(cè)可以按照下面哪類(lèi)方式進(jìn)行分類(lèi)（）A.時(shí)間的長(zhǎng)短B.數(shù)據(jù)采集間隔C.預(yù)測(cè)手段D.預(yù)測(cè)結(jié)果精確度 6、非線性增長(zhǎng)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)模型有（）等。A. 指數(shù)曲線模型B. 非齊次指數(shù)模型C. 龔帕茲模型D. 邏輯斯諦模型 7、時(shí)間序列平滑預(yù)法主要采用（）方式進(jìn)行預(yù)測(cè)。A.移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.自適應(yīng)過(guò)濾法D.算數(shù)平均

3、法 8、時(shí)間序列的構(gòu)成因素包括：（）A.長(zhǎng)期趨勢(shì)TB.季節(jié)變動(dòng)SC.循環(huán)變動(dòng)CD.不規(guī)則變動(dòng)I9、依據(jù)上題給出的符號(hào)定義，判斷下列等式錯(cuò)誤的有哪些（）A.Y=T+S+C+IB.Y=T*S*C*IC.Y=T*S+C*ID.Y=T+S+C*I10 、指數(shù)平滑法具體有哪些（）A. 一次指數(shù)平滑法B.二次指數(shù)平滑法C.三次指數(shù)平滑法D.差分指數(shù)平滑法11 、回歸方程的標(biāo)準(zhǔn)差主要和下列哪些因素有關(guān)： （）A.可決系數(shù)B.相關(guān)系數(shù)C.變量y的標(biāo)準(zhǔn)差D.樣本容量12 、下列關(guān)于預(yù)測(cè)置信區(qū)間和預(yù)測(cè)誤差的說(shuō)法正確的有（）A. 樣本容量越大，預(yù)測(cè)誤差的方差越小預(yù)測(cè)置信區(qū)間變窄B. 自變量離散程度愈大，預(yù)測(cè)誤差的方

4、差越大C. x0 離 x 愈遠(yuǎn)，預(yù)測(cè)置信區(qū)間愈長(zhǎng)，預(yù)測(cè)精度愈低D. 預(yù)測(cè)置信區(qū)間越小，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性越高13 、已知兩變量x 與 y 的 n 對(duì)實(shí)驗(yàn)值，即樣本xi , yi ，滿足一元線性回歸模型yia bXii其中i是隨機(jī)誤差（隨即干擾），則其滿足下列那些條件： （）A. 零均值E i 0 B .不相關(guān)cov i, j 0, i jC.同方差 var i 2D. N（0, 2）14 、負(fù)荷特性調(diào)研中電力供應(yīng)指標(biāo)包括哪些（）A.負(fù)本容量B.裝機(jī)容量 C.購(gòu)電量 D.供電量15 、電價(jià)指標(biāo)包括：（）A.拉閘限電電價(jià)表B.目錄電價(jià)表C.各類(lèi)終端用戶(hù)電價(jià)D.綜合峰谷電價(jià)16 、負(fù)荷預(yù)測(cè)的經(jīng)驗(yàn)預(yù)測(cè)技術(shù)有（

5、）等。A. 專(zhuān)家預(yù)測(cè)法B. 類(lèi)比法 C. 負(fù)荷密度法D. 主觀概率預(yù)測(cè)法17 、負(fù)荷預(yù)測(cè)的經(jīng)典預(yù)測(cè)技術(shù)有（）等。A. 單耗法 B. 類(lèi)比法 C. 負(fù)荷密度法 D. 比例增長(zhǎng)法E.彈性系數(shù)法18、專(zhuān)家預(yù)測(cè)法分為（）。A.主觀概率法B.專(zhuān)家會(huì)議法 C.專(zhuān)家小組法 D.類(lèi)比法19、灰色預(yù)測(cè)依據(jù)其功用與特征分類(lèi)包括（）A.方差預(yù)測(cè)B.數(shù)列預(yù)測(cè)C.整體預(yù)測(cè)D.災(zāi)變預(yù)測(cè)E.季節(jié)災(zāi)變預(yù)測(cè)20、線性趨勢(shì)預(yù)測(cè)技術(shù)包括（）A .二次移動(dòng)方差法B .二次滑動(dòng)平均法C .二次指數(shù)平滑法D.二階自適應(yīng)系數(shù)預(yù)測(cè)方法四、計(jì)算題：1、設(shè)為歷史負(fù)荷數(shù)列，?i某種預(yù)測(cè)方法所得預(yù)測(cè)值數(shù)列y0= y0（1）, y0（2）, y0（3

6、）, y0（4）, y0（5） , y0（6） , y0（7）=205.65,213.33,272.27,204.74,256.41,259.92,275.23yi= ?i（1）, ?1（2）, %（3）, %（4）,%（5）,叼（6）, %（7）=201.677,213.615,245.872,239.986,260.837,249.826,275.724試分別求絕對(duì)誤差和平均絕對(duì)誤差。2、已知某地區(qū)19861995年的工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值和電力消費(fèi)支出如下表所示，求電力消費(fèi)彈性系數(shù) E。年份工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值電力消費(fèi)支出198610471.8423.8198711954.5462.619881492

7、2.3544.9198916917.8601.5199019598.4686.3199121662.5708.6199226651.9784.0199334560.5921.6199446670.01221.0199557494.91577.73、某地區(qū)5年20個(gè)季度內(nèi)的每戶(hù)平均用電量與地區(qū)用電量之間的關(guān) 系如表所示。某地區(qū)5年內(nèi)每戶(hù)平均用電量及地區(qū)用電量年分19811982198319841985季度12341234123412341234平均每戶(hù)每季 度用電量 x(kW ' h)2772572552783062682852862722852862692462552532552692

8、97257250地區(qū)每季度用電量 y(GW - h)10399.59310511098103.510310410310810096.99294949910995.591求解下列問(wèn)題：(1)繪出每戶(hù)用電量x與地區(qū)用電量y之間的散點(diǎn)圖；(2)求y對(duì)x的線性回歸方程，并計(jì)算隨機(jī)誤差2的估計(jì)量？2；(3)給定顯著水平 =0.05,檢驗(yàn)線性回歸是否顯著；(4)當(dāng)1986年第一季度平均每戶(hù)用電量 x=230kW- h時(shí)，求這 年第一季度地區(qū)用電量y的預(yù)測(cè)值和預(yù)測(cè)置信區(qū)間(置信度 95%。答案：一、名詞解釋?zhuān)?、負(fù)荷特性指標(biāo)：主要指標(biāo)包括：月統(tǒng)調(diào)電量、月最大負(fù)荷、 月最小負(fù)荷、月平均負(fù)荷、月平均日負(fù)荷率、月

9、最大峰谷差、 月平均日峰谷差、月平均日峰谷差率2、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)模擬人的神經(jīng)元功能， 從輸入層獲得影響預(yù)測(cè)量的變量值，通過(guò)隱含層，用權(quán)數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整、計(jì)算,最后在輸出層進(jìn)行處理而得到預(yù)測(cè)結(jié)果。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用dyyx , dx于分類(lèi)和預(yù)測(cè)，具有強(qiáng)大的非線性處理能力和并行處理能力。3、彈性系數(shù)：設(shè)x為自變量，y是x的可微函數(shù)，則有稱(chēng)為y對(duì)x的彈性系數(shù)。導(dǎo)數(shù) 曳是瞬時(shí)變化率或邊際變化率，dxy是平均變化率，因此彈性系數(shù)yx是變量y的瞬間變化率與平 x均變化率之比。4、移動(dòng)平均法：根據(jù)時(shí)間序列資料.逐項(xiàng)推移，依次計(jì)算包含一 定項(xiàng)數(shù)的序時(shí)平均數(shù)，以反映長(zhǎng)期趨勢(shì)的方法。5、電力市場(chǎng)：采用法律、經(jīng)濟(jì)

10、等手段，本著公平競(jìng)爭(zhēng)、自愿互 利的原則，對(duì)電力系統(tǒng)中發(fā)電、輸電、供電、用戶(hù)等各成員組 織協(xié)調(diào)運(yùn)行的管理機(jī)制和執(zhí)行系統(tǒng)的總和。簡(jiǎn)答題：1、有利于制定最經(jīng)濟(jì)合理的系統(tǒng)發(fā)電計(jì)劃、 檢修計(jì)劃和購(gòu)煤計(jì) 劃；有利于降低發(fā)電成本和購(gòu)電成本；有利于競(jìng)價(jià)上網(wǎng)，推進(jìn) 電力市場(chǎng)改革；有利于計(jì)劃用電管理，掌握需求變化情況 ，搞好 電力市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)；有利于制定合理的電源、電網(wǎng)規(guī)劃；有利于電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行；有利于提高電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。2、 (1)確定負(fù)荷預(yù)測(cè)目的，制定預(yù)測(cè)計(jì)劃(2)調(diào)查資料和選擇資料(3)資料整理(4)對(duì)資料的初步分析(預(yù)處理)(5)建立預(yù)測(cè)模型(6)綜合分析，確定預(yù)測(cè)結(jié)果(7)編寫(xiě)預(yù)測(cè)報(bào)告，交付使

11、用(8)負(fù)荷預(yù)測(cè)管理3、在一元線性回歸中，自變量是可控制或可以精確觀察的變量(如時(shí)間)，用X表示，因變量是依賴(lài)于x的隨機(jī)變量(如電力 負(fù)荷)，用y表示。假設(shè)X與y的關(guān)系為y a bx 其中是 隨機(jī)誤差，也稱(chēng)為隨機(jī)干擾，它服從正態(tài)分布N(0, 2) ， a ， b及 2 都是不依賴(lài)于x 的未知參數(shù)。 x 與 y 地這種關(guān)系稱(chēng)為一元線性回歸模型。在實(shí)際問(wèn)題中，對(duì)自變量 x和因變量y作n次試驗(yàn)觀察，且在x 的不全相同的各個(gè)值上對(duì)y 的觀察是相互獨(dú)立的，稱(chēng)(Xi,yQ, i 1,2, ,n為樣本。如果依據(jù)樣本能估計(jì)出 未知參數(shù)a,b,記估值分別為a,bo則稱(chēng)y a bx為y關(guān)于x的線 性回歸方程，b為

12、回歸系數(shù)，回歸方程的圖形稱(chēng)為回歸直線。4 、 自適應(yīng)過(guò)濾法是根據(jù)一組給定的權(quán)數(shù)對(duì)時(shí)間數(shù)列的歷史觀察值進(jìn)行加權(quán)平均計(jì)算一個(gè)預(yù)測(cè)值,然后根據(jù)預(yù)測(cè)誤差調(diào)整權(quán)數(shù)以減少誤差 ,這樣反復(fù)進(jìn)行直至找出一組 “最佳 ”權(quán)數(shù) ,使誤差減少到最低限度,再利用最佳權(quán)數(shù)進(jìn)行加權(quán)平均預(yù)測(cè) .n預(yù)測(cè)公式：y?t1w1ytw2yt 1.wnytn 1wiyti 1i15、灰色預(yù)測(cè)從其功用與特征上可分為五類(lèi)。 （ 1）數(shù)列預(yù)測(cè)。該預(yù)測(cè)是指對(duì)某個(gè)事物發(fā)展變化的大小與時(shí)間所作的觀測(cè)。 例如，電力負(fù)荷預(yù)測(cè)要求根據(jù)歷史負(fù)荷數(shù)列預(yù)測(cè)未來(lái)某一時(shí)期的負(fù)荷值的大小。 這是我們主要使用的一種預(yù)測(cè)方法。 （ 2） 災(zāi)變預(yù)測(cè)。該預(yù)測(cè)是指對(duì)異常值的

13、預(yù)測(cè)。主要是預(yù)測(cè)異常值出現(xiàn)的時(shí)刻；（ 3） 季節(jié)災(zāi)變預(yù)測(cè)。 該預(yù)測(cè)是指發(fā)生在一年中某個(gè)季節(jié)， 或某個(gè)特定時(shí)區(qū)內(nèi)的異常預(yù)測(cè)。它只是預(yù)測(cè)一年內(nèi)某個(gè)特定時(shí)區(qū)災(zāi)變異常值出現(xiàn)的時(shí)刻。 （4）拓?fù)漕A(yù)測(cè)。該預(yù)測(cè)是指用 GM （ 1，1） 模型預(yù)測(cè)未來(lái)發(fā)展變化的整個(gè)波形。 這種預(yù)測(cè)在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中不常用到。 （ 5）系統(tǒng)預(yù)測(cè)。該預(yù)測(cè)是指對(duì)系統(tǒng)中包括的幾個(gè)量一起預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)變量（因素）之間發(fā)展變化的關(guān)系，預(yù)測(cè)系統(tǒng)中主導(dǎo)因素的作用。三、 選擇題：1、A B C D E2、AB3、ABD4、AB C5、AB 6、A B C D7、AB C8、A B C D9、D10、A B C D11、A B C D12、ABC13

14、、A B C D14、BCD15、BCD16、ABD17、A C D E18、B C19、 B D E20、BCD四、計(jì)算題：1、絕對(duì)誤差：E Y Yy0(1) y1(1) 205.65 201.677 3.973E(2)y0(2) y1(2) 213.33 213.6150.285E(3)y0(3) y©272.27 245.872 26.398E(4)y0(4) y1(4) 204.74 239.98635.246E(5) y0(5) y(5)256.41 260.8374.427E(6)y0(6) y1(6) 259.92 249.826 10.094eyo(7)275.23

15、275.7240.494nn平均絕對(duì)誤差：MAE - Ei 1 YY nii n i innMAE - Ei|- Y Yin i i n i i35.2464.427 10.094 0.494)1-(3.973 0.285 26.398 10.09471.44382、電力彈性系數(shù)是用電量的相對(duì)變化率與國(guó)民生產(chǎn)總值的相對(duì)變化率之比。E= Ky / KxKy:用電量的平均增長(zhǎng)率；Kx:國(guó)民生產(chǎn)總值的平均增長(zhǎng)率;E :電力彈性系數(shù)。Ky (177.7 423.8) 9 128.2Kx (57494.9 10471.8) 9 5224E Ky Kx 128.2 5224 2.45%3、UQ -. &a

16、mp;IDG 一 g' r . 一 加 L f _ I ! K 一240 2S0 2EA Z?Q 咖 碗 300 310>(kW-h)(1)散點(diǎn)圖如上圖。(2)求y對(duì)x的線性回歸方程，計(jì)算數(shù)據(jù)如下表所示線性回歸方程結(jié)果編號(hào)12345678910x276729660496502577284936367182481225817967398481225y2106099900.2586041102512100960410712.25106091081610609xy2853125571.52371529190336602626429497.5294582828829355編號(hào)111213

17、14151617181920x2817967236160516650256400965025723618820966049625002y11664100009312.258464883688369801118819120.258281xy308882690023739234602378223970266313237324543.522750可歸納出:xi 5406, yi 2001, x： 1466628, y：200829,xiyi 542566.5, Sxx 5386.2, Syy 628.95, Sxy11a - yi(xi)b 14.9325nn1696.2, bSxySxx0.314

18、9,所以，y對(duì)x的線性回歸方程為y 14.9325 0.3149x?2 Q Syy bSxy 5.2676 n 2 n 2(3)檢驗(yàn)線性回歸是否顯著。由題知顯著性水平為 =0.05,則 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為blt ：Sxx0.3149 M5386.2 10.0692.5.2676查 t一分布表可得 t。.。25(18)=2.1009由于|t|=10.0692>2.1009=t 0.025(18),所以線性回歸效果是顯著的。(4)求預(yù)測(cè)置信區(qū)間。當(dāng)預(yù)測(cè)點(diǎn)x=230時(shí)，預(yù)測(cè)值為ylx 230 14.9325 0.3149 230 87.3595 x 4由于N=20,依據(jù)式(4-50 ),可得(230) t0.025(18) 2.31,11(230 270.3)2205.705386.2因此， y 的置信度為 0.95 的預(yù)測(cè)置信區(qū)間為y|x 230(230), y |x 230(230)(87.36 5.70,87.36 5.70) (81.66,93.06)此結(jié)果表明，當(dāng)1986年第一季度平均每戶(hù)用電量為230kW h時(shí),同一時(shí)期該地區(qū)用電量95%的可信