一種基于時(shí)間序列的地鐵能耗綜合預(yù)測(cè)方法
【專利摘要】本發(fā)明從地鐵能源管理系統(tǒng)的樣本數(shù)據(jù)直接出發(fā)，基于時(shí)間序列的方法建立地鐵總能耗的預(yù)測(cè)模型。本發(fā)明充分考慮地鐵能耗的周期性，依照能耗預(yù)測(cè)時(shí)間的長(zhǎng)短建立預(yù)測(cè)模型，采用長(zhǎng)自回歸模型法和非線性最小二乘法相結(jié)合的參數(shù)估計(jì)方法，其中用長(zhǎng)自回歸模型法進(jìn)行參數(shù)的初估計(jì)，非線性最小二乘法進(jìn)行參數(shù)的精估計(jì)。本發(fā)明利用地鐵能源管理系統(tǒng)的記錄數(shù)據(jù)，基于時(shí)間序列的分析方法，直接建立地鐵能耗預(yù)測(cè)模型，不需要花費(fèi)精力去研究地鐵系統(tǒng)的能耗結(jié)構(gòu)，更不會(huì)因能耗影響因素的考慮不周全而影響地鐵的能耗預(yù)測(cè)精度。
【專利說(shuō)明】一種基于時(shí)間序列的地鐵能耗綜合預(yù)測(cè)方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種地鐵能耗的預(yù)測(cè)方法，屬于能耗預(yù)測(cè)領(lǐng)域，具體說(shuō)涉及一種基于 時(shí)間序列的地鐵能耗預(yù)測(cè)方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 城市軌道交通是城市公共交通體系的重要組成部分，具有運(yùn)量大，速度快，準(zhǔn)點(diǎn)率 高，占地少，污染小等特點(diǎn)，可以很好的解決當(dāng)前城市交通擁擠問(wèn)題。隨著全國(guó)各地大批量 的上馬地鐵項(xiàng)目，地鐵的運(yùn)行公里數(shù)直線上升，提高能源的利用效率對(duì)于降低地鐵運(yùn)營(yíng)成 本，保護(hù)環(huán)境，節(jié)能減排都具有重大的意義。而地鐵節(jié)能方法中，對(duì)于能耗的科學(xué)分析和合 理預(yù)測(cè)，不僅有助于優(yōu)化地鐵的控制策略和日常運(yùn)行，還對(duì)地鐵的能效管理、能源分配起著 巨大的作用。
[0003] 地鐵能耗預(yù)測(cè)方法可以分為兩大類，一類為正演模型，一類為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型。其 中，前者需要對(duì)地鐵各個(gè)耗能設(shè)備有著精確的耗能模型，比如地鐵的列車運(yùn)行能耗；而后者 則是從數(shù)據(jù)出發(fā)，通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)理論建立有效的數(shù)學(xué)模型。目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者以及一些公司基 本上都采用正演模型，即對(duì)地鐵的運(yùn)行能耗作了一些研究。文獻(xiàn)1(張燕燕."城市軌道交 通系統(tǒng)牽引及車站能耗研究"）中作者根據(jù)列車的屬性，進(jìn)行了牽引力能耗的建模仿真，并 對(duì)車站內(nèi)通風(fēng)空調(diào)、自動(dòng)扶梯和照明等能耗設(shè)備分別進(jìn)行了能耗計(jì)算，建立了精確的能耗 模型；文獻(xiàn)2 (王玉明· "軌道交通系統(tǒng)能耗影響因素的量化分析"）作者根據(jù)地鐵的技術(shù)速 度、停站方案和滿載率、運(yùn)行條件等對(duì)能耗分別進(jìn)行了建模仿真。但是，地鐵系統(tǒng)的能耗結(jié) 構(gòu)復(fù)雜，列車的運(yùn)行能耗只是其中的一部分，除此之外還包括車站的運(yùn)營(yíng)能耗，這里面包含 了大量的非線性因數(shù)，因此很難用正演模型建立地鐵系統(tǒng)的綜合能耗預(yù)測(cè)模型。
[0004] 地鐵系統(tǒng)的能耗結(jié)構(gòu)復(fù)雜，包含了大量的非線性函數(shù)，很難建立地鐵總能耗的正 演模型。同時(shí)地鐵的能耗受國(guó)家法定節(jié)假日的影響，有很大的波動(dòng)，并且伴隨著工作日和 休息日的交替有明顯的周期變化，這些因素下的能耗很難用精確的數(shù)學(xué)模型來(lái)表達(dá)。本發(fā) 明就是利用地鐵能源管理系統(tǒng)的記錄數(shù)據(jù)，提出了一種基于時(shí)間序列的地鐵能耗預(yù)測(cè)新方 法。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 針對(duì)現(xiàn)有的預(yù)測(cè)模型的缺陷性以及地鐵能耗結(jié)構(gòu)本身的非線性，本發(fā)明提出一種 利用地鐵能源管理系統(tǒng)的記錄數(shù)據(jù)從而基于時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)來(lái)建立地鐵能耗預(yù)測(cè)模型而 不必去考慮地鐵系統(tǒng)的能耗結(jié)構(gòu)組成的方法。
[0006] 本發(fā)明提出的一種基于時(shí)間序列的地鐵能耗綜合預(yù)測(cè)方法，主要包括以下步驟：
[0007] 第一步，采用差分方法對(duì)地鐵能耗樣本序列Xt進(jìn)行調(diào)整，使得調(diào)整后的序列是平 穩(wěn)時(shí)間序列，記為Y;
[0008] 第二步，采用Daniel校驗(yàn)，對(duì)第一步中產(chǎn)生的平穩(wěn)時(shí)間序列Y進(jìn)行平穩(wěn)性校驗(yàn)； [0009] 第三步，利用第二步已通過(guò)平穩(wěn)性校驗(yàn)得到的地鐵能耗數(shù)據(jù)的平穩(wěn)時(shí)間序列Y，采 (公式1> 用自回歸移動(dòng)平均模型對(duì)其進(jìn)行建模，基本表達(dá)式為：[0010]

【權(quán)利要求】
1. 一種基于時(shí)間序列的地鐵能耗綜合預(yù)測(cè)方法，主要包括以下步驟： 第一步，采用差分方法對(duì)地鐵能耗樣本序列Xt進(jìn)行調(diào)整，使得調(diào)整后的序列是平穩(wěn)時(shí) 間序列，記為Y; 第二步，采用Daniel校驗(yàn)，對(duì)第一步中產(chǎn)生的平穩(wěn)時(shí)間序列Y進(jìn)行平穩(wěn)性校驗(yàn)； 第三步，利用第二步已通過(guò)平穩(wěn)性校驗(yàn)得到的地鐵能耗數(shù)據(jù)的平穩(wěn)時(shí)間序列Y，采用自 回歸移動(dòng)平均模型對(duì)其進(jìn)行建模，基本表達(dá)式為： Y,-<P^X-----(p"Y,_n =st-O1St_x-----dme,_m (公式I) 其中{Yt，t= 1，2, 3,…N}，Yh，…，Yt_n為Y在t-1，--?t-n時(shí)刻的值，e是均值為 零，方差為〇E2的平穩(wěn)白噪聲，et，eg，…，￡^為e在t，t-l，一t_m時(shí)刻的值，式中 p(/ =U，…《)為自回歸系數(shù)，0j(j= 12,…，m)為滑動(dòng)平均系數(shù)； 第四步，采用長(zhǎng)自回歸模型法對(duì)公式1的模型參數(shù)進(jìn)行初估計(jì)，然后，采用非線性最小 二乘法實(shí)現(xiàn)公式1的模型參數(shù)的精估計(jì)； 第五步，利用Q準(zhǔn)則檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭械膃是否為白噪聲，若是白噪聲，則說(shuō)明建立的模型適 合地鐵能耗樣本的時(shí)間序列，若不是白噪聲，則返回第四步重新進(jìn)行參數(shù)估計(jì)； 第六步，利用經(jīng)過(guò)第五步檢驗(yàn)獲得的地鐵能耗模型，根據(jù)地鐵能耗平穩(wěn)時(shí)間序列Y在t時(shí)刻及以前時(shí)刻的取值，對(duì)未來(lái)t+1時(shí)刻的變量Yt+1，（1>0)做出估計(jì)。
2. 如權(quán)利要求1所述的地鐵能耗綜合預(yù)測(cè)方法，其中在第一步中，設(shè)地鐵能耗樣本原 始序列為{xt}(t= 1，2,…，N)，且其周期為s，可進(jìn)行差分運(yùn)算： Y=VsXt=Xt-Xt^, 其中，Y是經(jīng)過(guò)差分后的平穩(wěn)序列，Vs為s階差分算子，Xt為數(shù)據(jù)序列在t時(shí)刻的值，Xt_s為數(shù)據(jù)序列在t-s時(shí)刻的取值。
3. 如權(quán)利要求1所述的地鐵能耗綜合預(yù)測(cè)方法，其中在第四步中進(jìn)行初估計(jì)時(shí)， 步驟一，對(duì)平穩(wěn)時(shí)間序列Y擬合出長(zhǎng)自回歸模型AR(p)， Z=Xff, 其中，Z為平穩(wěn)時(shí)間序列Y在某一時(shí)刻的值，W為平穩(wěn)時(shí)間序列Y在該時(shí)刻之前的其它 時(shí)刻的取值矩陣，小為其參數(shù)矩陣； 然后采用最小二乘法估計(jì)其參數(shù)矩陣$，估計(jì)值記做七即# = 邊為參 數(shù)矩陣#中的元素，當(dāng)i增加到某數(shù)值P時(shí)，A+1，表u :均趨于〇,則認(rèn)為長(zhǎng)自回歸模型 中自回歸部分的階數(shù)為P，于是得到模型參數(shù)（即逆函數(shù)）A=為，G=H...,p丨和模 型階次P; 步驟二，取n為ARMA(n,m)模型AR部分的階數(shù)，m為MA部分的階數(shù)；令m= 1開(kāi)始搜 索； 步驟三，因n+m=p，則n=p-m，解下列線性方程組，得0』(j= 1，2,…，m):
步驟四，檢查I0」是否趨近于0,若否，則令m=m+l，返回步驟三循環(huán)；如果趨于0,則 確定前一次循環(huán)的0j(j= 1，2, "'m)為滑動(dòng)平均參數(shù)，且MA部分的階次為m=m-1，再令 n=p-m執(zhí)行下一步； 步驟五，解下列線性方程組，得供
步驟六，檢查仍的最后幾個(gè)值是否小于1〇_6,如果是，則省去后面的仍值，保留剩下的 仍為自回歸參數(shù)，確定AR部分的階次n等于剩余的仍值的個(gè)數(shù)，此時(shí)n〈p-m;若不小于，則 不必略去，此時(shí)n=p-m,識(shí)（i= 1，2,…，n)為自回歸參數(shù)。
4.如權(quán)利要求1所述的地鐵能耗綜合預(yù)測(cè)方法，其中在第六步中， 對(duì)于ARM(n，m)模型，根據(jù)其逆轉(zhuǎn)形式
得到1步預(yù)報(bào)公式為：
其中，Yt+1_j為平穩(wěn)序列Y在t+1-j時(shí)刻取值，系數(shù)可以由逆函數(shù)汜，j= 1，2，?} 決定，計(jì)算公式如下：
逆函數(shù)計(jì)算公式： 0和分別為ARMA模型中的系數(shù) , 9 系數(shù)F/u的計(jì)算公式：
【文檔編號(hào)】G06F19/00GK104268424SQ201410535881
【公開(kāi)日】2015年1月7日 申請(qǐng)日期:2014年10月12日 優(yōu)先權(quán)日:2014年10月12日
【發(fā)明者】牛麗仙 申請(qǐng)人:劉巖