基于灰色模型参数组合优化的三种主要可再生能源发电量预测

作     者：何承香 

作者单位：重庆工商大学 

学位级别：硕士

导师姓名：曾波

授予年度：2023年

学科分类：0202[经济学-应用经济学] 02[经济学] 020205[经济学-产业经济学] 07[理学] 070104[理学-应用数学] 0701[理学-数学] 

主      题：发电量预测 灰色预测模型优化 累加阶数优化 背景值系数优化 初始条件优化 

摘      要：灰色预测模型作为灰色系统理论的核心组成部分,因其在研究小数据、贫信息系统预测领域的出色表现,受到国内外学者的关注和研究,现已被广泛应用于社会经济生活的多个领域。然而,现有灰色预测模型难以完全适应不断拓宽的现实应用场景,需要对其进行不断优化与改进,以满足实际需要。本文基于灰色预测模型建模流程,提出了灰色预测模型参数的组合优化方法。以GM(1,1)模型、TDGM(1,1)模型、TWGM(2,1)模型为基础,构建了参数组合优化的新型灰色预测模型,并将其应用于中国三种主要可再生能源发电量预测。(1)灰色预测模型参数优化研究。累加阶数、背景值系数和初始条件是影响灰色预测模型结构和性能的重要参数。分别将累加阶数、背景值系数和初始条件由确定值转为不定参数,根据灰色预测模型建模流程,结合智能优化算法,提出适应性强的参数组合优化方法。该方法综合了累加阶数、背景值系数和初始条件各自的优势,可以从整体上提升灰色预测模型性能。(2)基于参数组合优化方法的灰色预测模型构建。应用参数组合优化方法,基于GM(1,1)模型、TDGM(1,1)模型和TWGM(2,1)模型,分别构建了对应的参数组合优化模型。具体地,以累加阶数、背景值系数和初始条件三参数组合优化模型为例,分别阐述了三参数组合优化GM(1,1)模型、三参数组合优化TDGM(1,1)模型及三参数组合优化TWGM(2,1)模型的建模机理和参数估计方法,在此基础上分别推导了时间响应式和累减还原式。(3)三种主要可再生能源发电量预测研究。选择可再生能源中发电量最高的水力发电量、风力发电量和光伏发电量作为研究对象。首先应用灰色弱化缓冲算子对光伏发电量数据作预处理,再应用参数组合优化的GM(1,1)模型对光伏发电量进行模拟分析,结果显示,三参数组合优化的GM(1,1)模型性能优于其他参数组合优化的GM(1,1)模型,由此应用该模型预测了中国2021-2025年光伏发电量。其次构建参数组合优化的TDGM(1,1)模型对水力发电量进行模拟分析,并选择ARIMA模型和SVM模型作对比分析,结果显示三参数组合优化的TDGM(1,1)模型性能更优,故应用该模型实现了2021-2025年中国水力发电量的合理预测。最后构建参数组合优化的TWGM(2,1)模型模拟分析风力发电量,结果显示三参数组合优化的TWGM(2,1)模型优于其他参数优化模型,并应用该模型预测了2021-2025年中国风力发电量。