[发明专利]一种火电厂发电日耗煤炭量的预测方法

摘要

本发明提供一种火电厂发电日耗煤炭量的预测方法，包括：获取该火电厂n天内发电日耗煤炭量；判断是否满足灰色GM(1,1)模型建模条件；采用灰色GM(1,1)模型对满足建模条件的火电厂发电日耗煤炭量进行建模；采用灰色随机GM(1,1)模型对n天内火电厂发电日耗煤炭量进行建模；利用灰色随机GM(1,1)模型进行预测，将灰色随机GM(1,1)模型输出估计值进行数据逆变换，对灰色随机GM(1,1)模型进行建模误差分析；判断灰色随机GM(1,1)模型的平均相对误差是否满足设定要求；计算残差序列；将残差序列建立灰色随机GM(1,1)模型，对火电厂发电日耗煤炭量进行预测。本发明利用灰色随机GM(1,1)模型对火电厂发电日耗煤炭量进行建模及预测，更能清晰的揭示复杂数据内部信息，能够取得更好的建模和预测效果。

主权项

一种火电厂发电日耗煤炭量的预测方法，其特征在于，包括：步骤1、获取该火电厂n天内发电日耗煤炭量x(0)；步骤2、判断n天内的火电厂发电日耗煤炭量x(0)是否满足灰色GM(1，1)模型建模条件：若n天内的火电厂发电日耗煤炭量x(0)呈递增趋势则满足灰色GM(1，1)模型建模条件；否则不满足灰色GM(1，1)模型建模条件，对火电厂日发电耗用煤炭量进行数据变换，并得到生成序列x(1)，即数据变换后满足灰色GM(1，1)模型建模条件的火电厂发电日耗煤炭量x(1)；步骤3、采用灰色GM(1，1)模型对满足灰色GM(1，1)模型建模条件的火电厂发电日耗煤炭量进行建模，模型输出期望值为第i天的火电厂发电日耗煤炭量x(1)(i)，模型输出估计值为即数据变换后的第i天的火电厂发电日耗煤炭量估计值，其中1≤i≤n；步骤4、在步骤3的基础上，采用灰色随机GM(1，1)模型对n天内火电厂发电日耗煤炭量进行建模，模型输出期望值为x(1)(i)，模型输出估计值为步骤5、利用步骤4中建立的灰色随机GM(1，1)模型进行预测，得到模型输出预测值将灰色随机GM(1，1)模型输出估计值进行与步骤2相对应的数据逆变换得到同时对灰色随机GM(1，1)模型进行建模误差分析；步骤6、判断步骤5中灰色随机GM(1，1)模型的平均相对误差是否满足设定要求：若满足，则执行步骤8；若不满足，则执行步骤7；步骤7、计算残差序列即第i天火电厂发电日耗煤炭量的估计值与期望值之间的误差；将残差序列建立灰色随机GM(1，1)模型，其中模型期望输出为ε(0)(i)；进而得到残差修正的灰色随机GM(1，1)模型，对步骤5中灰色随机GM(1，1)模型的预测结果实现进一步修正；步骤8、利用步骤6中平均相对误差满足设定要求的灰色随机GM(1，1)模型或步骤7中残差修正的灰色随机GM(1，1)模型，对火电厂发电日耗煤炭量进行预测，得到最终的预测结果。