[发明专利]基于灰色系统分析的火力发电机组成本预算方法

说明书

本发明公开了一种基于灰色系统分析的火力发电机组成本预算方法，包括以下步骤：根据历史数据的范围，对接收到的输入数据进行甄别，保留在历史数据值域范围的数据；对数据进行预处理后，采用灰色关联分析模型进行多变量、多因子的关联度分析，生成灰色数据列；将灰色数据列输入发电成本预测模型，输出不同边际条件下，火力发电成本的预测结果。本发明能基于多成本、多变量构建一个基于灰色系统分析法完整的成本预测算法，预测不同边际条件下火力发电机组的成本变化情况。

技术领域

本发明涉及火电厂成本预算领域，尤其涉及基于灰色系统分析的火力发电机组成本预算方法。

背景技术

成本差异作为电力企业的核心竞争力，对发电企业的生存有着重要意义。发电企业如何根据本企业机组特性，以利润最大化为目标，争取电量和竞价，是发电企业的重要课题。

发电企业竞价工作中，成本预测是基础工作，也是难点所在，是增强企业竞争力和提高企业经济效益的主要手段。竞价决策可依据发电成本结构、电力市场运行规则，并结合历史交易数据及电网需求、财务、生产的历史数据、计划数据，根据相关算法，对单台机组以及整个电厂的发电成本开展长期(年)和中短期预测(月、周、日)，为发电成本预测，辅助决策支持。但是在成本分析的过程中，各个成本因素之间又存在互相影响、互相制约的问题，如何针对比多变量和多维度的成本影响因素，提高成本预测的准确度是函待解决的问题。传统的预测算法由于成本变量数据单一，无法解决非线性、动态性和准确性低的问题。

发明内容

本发明提供了一种基于灰色系统分析的火力发电机组成本预算方法，用以解决传统的预测算法由于成本变量数据单一而无法解决非线性、动态性和准确性低的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明提出的技术方案为：

一种基于灰色系统分析的火力发电机组成本预算方法，包括以下步骤：

根据历史数据的范围，对接收到的输入数据进行甄别，保留在历史数据值域范围的数据；

对数据进行预处理后，采用灰色关联分析模型进行多变量、多因子的关联度分析，生成灰色数据列；

将灰色数据列输入发电成本预测模型，输出不同边际条件下，火力发电成本的预测结果。

作为本发明的方法的进一步改进：

优选地，对接收到的输入数据进行甄别时，对于超过历史数据值域范围的数据，通过人机界面进行，并将错误数据删除。

优选地，对接收到的输入数据进行甄别，采用如下公式的三次指数平滑算法进行：

s_i＝αx_i/p_i-m+(1-α)(s_i-1+t_i-1)

t_i＝β(s_i-s_i-1)+(1-β)t_i-1

p_i＝γx_i/s_i+(1-γ)p_i-m；

其中，m为周期，s_i为之前i个数据的平滑值；α为权值；p_i-k为周期性的分量，代表周期的长度；x_i为成本因子；β为权值；t_i为当前的趋势；γ为权值；p_i为周期性的分量，代表周期的长度；t_i-1为上一步的趋势信息。