使用一种新颖的正弦驱动季节性多变量灰色预测模型来预测总电力消耗量

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Forecasting total electricity consumption using a novel sinusoidal driving seasonal multivariable grey prediction model

季节性多变量灰色预测模型SGM(1,N,r_i)结合正弦驱动项与周期校正项，有效刻画电力消费的周期和非线性特征，采用分数阶灰色生成算子提升数据预处理精度，经多组训练测试验证模型稳定性及预测精度优于传统方法，并成功预测2024-2026年中国季度电力消费。

　　在当今社会，随着能源需求的不断增长以及环境保护意识的提高，准确预测总电力消费（Total Electricity Consumption, TEC）成为了一个至关重要的课题。TEC不仅反映了国家经济的发展水平，还对能源结构优化、碳排放控制以及电力系统的可持续发展具有深远影响。因此，建立一种能够有效捕捉电力消费季节性和非线性特征的预测模型，是当前研究的重要方向之一。

本文提出了一种新的季节性多变量灰色预测模型，该模型融合了正弦驱动项和周期修正项，旨在更精确地预测TEC。传统的灰色预测模型在处理时间序列数据时，往往难以全面反映外部因素对系统运行行为的影响，尤其是在面对季节性波动和非线性变化时，其预测能力受到一定限制。为了解决这一问题，本文引入了正弦函数来增强驱动项的信息表达能力，同时通过周期修正项捕捉电力消费的内部周期性波动。这种设计不仅提升了模型对季节性变化的适应能力，也增强了其对非线性特征的识别和预测精度。

此外，为了进一步提高预测的准确性，本文采用了分数阶灰色生成算子（Fractional-Order Grey Generation Operator, FOGGO）进行数据预处理。FOGGO是一种在人工智能领域广泛应用的数据处理方法，能够有效提取时间序列中的潜在规律，并增强模型的泛化能力。通过合理设计每个变量的分数阶数，使得生成的序列数据更加贴近实际变化趋势，从而提高了模型的预测效果。

为了验证新模型的有效性，本文将其应用于中国电力消费数据的预测，并与现有的几种基准模型进行了对比分析。结果表明，该模型在模拟和预测性能方面均优于其他模型，特别是在处理季节性波动和非线性变化时表现出更强的适应性和稳定性。为了进一步分析模型的鲁棒性，本文还通过调整训练集与测试集的比例，多次测试了该模型的表现。测试结果表明，该模型在不同数据划分条件下仍能保持较高的预测精度，证明了其在实际应用中的稳定性。

从实际应用角度来看，TEC的预测不仅有助于电力部门制定科学的供配电计划，还能为政府制定可持续发展战略提供数据支持。近年来，随着经济的复苏和能源结构的调整，电力消费呈现出明显的季节性波动。例如，在2023年，中国电力消费的季度同比增长率分别为3.6%、6.4%、6.6%和10.0%，显示出逐季上升的趋势。尤其是在第四季度，电力消费的同比增长率显著增加，表明经济活动在这一时期出现了明显的回升。

从长期趋势来看，中国电力消费的增长速度总体上呈现上升态势，这与国家工业化进程和能源需求的持续增加密切相关。然而，由于外部环境的不确定性，例如政策调整、技术进步以及市场需求的变化，TEC的增长模式也表现出较强的非线性特征。特别是在2021年，电力消费的增长率波动较大，显示出较强的不确定性。因此，传统的线性预测模型在面对这种复杂变化时，往往难以提供准确的预测结果。

为了更好地应对这些挑战，本文提出了一种新的季节性多变量灰色预测模型，该模型不仅能够捕捉外部因素对TEC的影响，还能反映内部周期性波动。模型的核心在于将正弦函数引入驱动项，以增强模型对季节性变化的识别能力。同时，通过周期修正项对预测结果进行调整，使其更加贴近实际变化趋势。这种设计使得模型能够更全面地反映TEC的动态变化，提高预测的准确性和稳定性。

在模型的构建过程中，首先对原始数据进行处理，将其转化为适合灰色模型分析的形式。然后，通过引入正弦驱动项和周期修正项，对模型的结构进行了优化。这种优化不仅提升了模型对季节性变化的适应能力，还增强了其对非线性特征的识别和预测精度。此外，为了进一步提高模型的预测能力，本文采用了分数阶灰色生成算子对数据进行预处理，使得生成的序列数据更加符合实际变化规律。

模型的验证部分采用了多种方法，包括与基准模型的对比分析以及对不同数据划分条件下的鲁棒性测试。结果表明，该模型在模拟和预测性能方面均优于其他模型，特别是在处理复杂季节性波动和非线性变化时表现出更强的适应性和稳定性。此外，通过调整训练集与测试集的比例，模型在不同数据划分条件下仍能保持较高的预测精度，进一步证明了其在实际应用中的可靠性。

从实际应用的角度来看，该模型不仅可以用于预测中国电力消费的趋势，还能为电力基础设施规划和可持续发展战略提供科学依据。通过系统的数据分析和模型优化，本文为电力部门和政府部门提供了有力的支持，帮助他们在面对能源需求变化时做出更加科学和合理的决策。此外，该模型的提出也为今后相关领域的研究提供了新的思路和方法。

总的来说，本文通过构建一种新的季节性多变量灰色预测模型，成功解决了TEC预测中的季节性和非线性问题。该模型不仅能够提高预测的准确性，还能增强模型的稳定性，为电力消费的预测和管理提供了新的工具。随着能源需求的不断增长和环境保护要求的提高，这种模型的应用前景十分广阔。未来的研究可以进一步探索该模型在其他领域的应用，例如交通、工业和农业等，以提高预测的全面性和适用性。同时，也可以通过引入更多的外部因素和内部变量，进一步完善模型的结构，提高其预测能力。