0070] 当 α = 2时，称xVlO+azVk) =13(2410 )2为灰色 Verhulst模型，称 d ") +_ = ?ΟΤΗ?))」为灰色Verhulst模型的白化方程； dt
[0071 ] 传统灰色Verhulst模型的时间响应为：
[0072]
[0073] B.模型参数估计[0074] 灰色Verhulst模型的参数最小二乘估计为：
[0075]
[0076]
[0077]
[0078]对预测结果做一阶累减还原，得到输入序列X*3的灰色Verhulst预测模型为：
[0079]
[0080]进一步，传统灰色Verhulst模型适用于非负的单峰原始数据序列，对于时间跨度 较短或者时间长度确定的预测对象，饱和分析能够得到较好的精度;对于时间跨度长而且 不确定的饱和负荷预测，就必须对灰色Verhulst模型进行改进，提高适应性，改进方法包括 新信息循环递补和残差修正；
[0081] 新信息循环递补就是保证样本序列的维数不变，每预测一个新值或有实际数据就 把改值加入样本序列，而去掉最早的一个样本，这样使得新序列始终具有最新的数据信息， 使用新的样本序列重新输入到灰色Verhulst模型，直到得到需要预测年份的数据为止；
[0082] 残差修正是指将以样本数据的增长率为输入，得到样本增长率的预测数据序列， 还原得到样本的预测数据序列，与样本观测序列做差求取样本数据和预测数据的残差序 列：
[0083] e = {e(l) ,e(2), ··· ,e(n)},
[0084] 其中 eUr)二 1。(女）.一户(ir)，=. 1，2,…'，?，
[0085] 以残差序列e作为灰色Verhulst模型的输入，建立灰色Verhulst残差修正模型，计 算残差序列的预测值g来补偿预测误差，则改进灰色Verhulst模型的预测数据艿幻序列 为：
[0086] x{k) - x9(k) + e{k) , k ~ 1,2, , n 〇
[0087] 进一步，步骤(2)中，当负荷水平的增长趋势呈现S型时采用Logistic模型作为预 测模型，Logistic模型是生长曲线模型的一种，生长曲线的特点是开始增长较为缓慢，之后 一个阶段快速增长，到达一定时间后增长速度又趋于缓慢，其方程表示：
[0088]
[0089] 其中，a，b，c是三个待定参数，a>0，b〈0，c>0，
[0090] 饱和值1/c决定曲线的高度，曲线最低点为·一:一·当c值确定时，由a的大小决定 c -f a , 曲线下界，曲线为中心对称，曲线的中间部分越陡，增长速度快，反之，增长缓慢。参数估计 是否准确是提高模型预测的拟合能力和预测精度的关键。
[0091] 本发明克服了单一饱和负荷预测方法或模型的缺点，综合了各预测方法或模型的 优点，建立人均用电量模型、改进的灰色Verhulst模型、计量经济学模型、经济波动生长模 型，对其进行优化组合与综合分析，全面考虑与用电量密切相关指标的影响，结合饱和负荷 判定指标集，对区域电力消费量的饱和规模及饱和年份进行预测，有助于辅助区域中长期 电网规划。
【附图说明】
[0092]图1是本发明的流程图。
[0093]具体实施方法
[0094]下面结合说明书附图和【具体实施方式】进一步说明本发明。
[0095]以浙江省饱和负荷预测为例，
[0096] S1、提取浙江省负荷增长的主要影响因素。
[0097] 利用SPSS软件分析浙江地区全社会用电量、年最大负荷、地区⑶P、人口因素、全社 会固定资产投资、进出口总额、居民消费、能源消费结构、人均用电量以及各产业用电量的 相关性指标，得到以下结论，除了最大负荷利用小时数与各个指标间无相关性，其他各个指 标都显著相关。可见各个指标都能在不同方面不同程度上反映出用电量的变化趋势。而各 个指标之间，存在相互之间冗余性，如全省能源消费量与全社会用电量之间。选取浙江地区 GDP、人口因素影响、居民消费影响、人均用电量影响以及二、三产业用电量指标中一个或几 个为主要影响因素进行饱和负荷预测，其他指标如进出口总额、全社会固定资产投资、全省 能源消费量、能源消费结构等作为三产产值、居民消费以及地区GDP的冗余指标。
[0098] S2、选择适合单一方法或模型预测区域饱和负荷。
[0099] 说明电力需求进入饱和负荷阶段的条件，根据各方法的预测结果判定浙江省进入 饱和负荷的年份与规模。由于数据限制，浙江省饱和负荷预测未包括空间饱和负荷密度法。 [0100] (1)电力需求进入饱和负荷阶段的判定条件
[0101]根据发达国家和地区的电力需求发展的经验规律，判定电力需求是否进入饱和阶 段的条件可以通过相关的指标集来表征，如表1所示。产业结构指标、用电结构指标是一个 地区电力需求进入饱和增长阶段的必要条件。用电量、年最大负荷的增长率低于2%，是判 定一个地区电力需求进入饱和阶段的重要依据，在此基础上，至少满足下表中包含产业结 构、用电结构指标在内的其他4个指标，即可判定该地区的电力需求进入了饱和发展阶段。 [0 102]表1电力需求进入饱和阶段的判定指标 [0103]
[0104] (2)人均用电量模型饱和分析
[0105]考虑利用人均饱和电量作为饱和负荷预测参数，利用人均用电量历史数据，先对 人口和人均用电量进行预测，再进行全社会用电量及年最大负荷预测。利用1990-2013年浙 江人口和人均用电量数据，根据灰色预测模型，对这两个变量进行预测。根据预测结果可 知，浙江省全社会用电量和年最大负荷进入饱和阶段的年份为2023年，饱和规模分别为 4699.641亿千瓦时、7832.74万千瓦。
[0106] (3)灰色Verhulst模型饱和分析
[0107] 选取浙江省全社会用电量的历史数据，进行模型参数识别，由于最新数据对灰色 模型预测影响最大，所以取近15年（1999-2013年)数据作为预测基础进行建模，得到全社会 用电量灰色Verhulst模型参数的最小二乘估计为：
[0108] a = -0.2105,^--0.04557
[0109] 以年最大负荷为历史数据进行模型参数识别，得到以年最大负荷灰色Verhulst模 型参数的最小二乘估计为：
[0110] a = -0.2148, b = -0.Q264S ?
[0111] 根据预测结果判断，全社会用电量进入饱和阶段的年份为2020年，饱和规模为 4281.28亿千瓦时，年最大负荷进入饱和阶段的年份为2020年，饱和规模为7528.78万千瓦。 [0112] (4)Logistic预测模型饱和分析
[0113] 根据浙江地区经济社会发展现状，可采用Logistic模型作为预测模型。参数估算 结果如下：
[0114] 表2 Logistic模型参数估计值
[0115]
[0116] 按照预测结果判定，浙江全社会用电量达到饱和为2022年，饱和规模为4831.10亿 千瓦时;进入饱和负荷年为2029年，饱和规模为14665.74万千瓦。
[0117] (5)基于计量经济模型饱和分析
[0118]根据浙江地区各产业⑶P及用电量数据，利用EViews软件，可以得到各个模型的参 数：
[0119] 第一产业的用电量：
[0120] ^^ = 4.798084+0.009814⑶ Ρι，
[0121] 第二产业的用电量：
[0122] Q2 = 285.0536+0.131088⑶ P2，
[0123] 第三产业的用电量：
[0124] Q3 = 25.87606+0.011011 ⑶ P3，
[0125] 居民生活用电量：
[0126] Qj = 54.15157+0.010171 ⑶ P-0.009996P0P，
[0127] 最大负荷：
[0128] Pi = 238.6090+0.008398GDP+1.08264Pj,
[0129] 根据计量经济学模型将以上各部分用电量进行相加即得结果，
[0130] 根据预测结果判断，全社会用电量进入饱和阶段的年份为2025年，饱和规模为 5002.14亿千瓦时，年最大负荷进入饱和负荷年份为2026年，饱和规模为9744.01万千瓦。
[0131] S3、设定每个单一模型的权重从而组合预测此区域饱和负荷规模。
[0132] 通过计算得到全社会用电量的各个模型的权值参数为：
[0133] ki = 0.2891,k2 = 0.2417, k3 = 0.2406,k4=2286,
[0134] 其中：lu为人均用电量