基于改进灰色模型的电力负荷中长期预测

基于电力系统中长期负荷预测的特点,针对常规灰色预测模型存在的不足,提出一种基于数据平滑处理,以及线性回归残差修正的改进灰色预测方法。对某地区算例比较和分析表明,本方法可明显提高中长期负荷预测精度。     

组合优化灰色模型在中长期电力负荷预测中的应用

鉴于中长期负荷预测受很多不确定因素的影响，各种预测方法都有其局限性的问题，在分析基本灰色模型及其传统改进模型在负荷预测中局限性的基础上，提出了一种电力系统中长期负荷预测的实用新方法——组合优化灰色预测法.该预测法是一种对残差改进灰色模型(GM)和基于等维新息递补预测法的改进灰色模型进行优化的组合方法，能够实现在线预测模型参数，满足动态电力负荷能解决随机干扰影响的要求，最终的预测结果误差可基本控制在3%之内. 经过实例计算，组合优化灰色预测模型用于中长期电力负荷预测，与传统的系统理论方法相比较，该方法计算简捷，预测精度高，具有很好的实用性.     

优化灰色模型在中长期电力负荷预测中的应用

论述了用优化灰色理论进行电力系统中长期负荷预测的建模过程．通过对原始负荷数据的预处理,把有起伏特性的原始数据序列变成规律性强的序列,再利用改进的ＧＭ（１,１）模型进行预测,可以大大提高预测精度和灰色方法的适用范围,而且简捷实用．经实际算例校核证明,该方法可以作为中长期电力负荷预测的理想工具．     

优化灰色模型在中长期电力负荷预测中的应用

论述了用优化灰色理论进行电力系统中长期负荷预测的建模过程。通过对原始负荷数据的预处理,把有起伏特性的原始数据序列,变成性强的序列,再利用改进的ＧＭ（１,１）模型进行预测,可以大大提高预测精度和灰色方法的适应范围,而且简捷实用。经实验算例校核证明,该方法可以作为中长期电力经实际算例校核证明,该方法可以作为中长期电力负荷预测的理想工具。     

电力系统负荷预测的可调灰色模型及其应用

本文对电力系统负荷预测的普通灰色模型进行了可调性改进,成为可调灰色预测模型,减少了建模的限制条件,应用范围更加广泛,可以控制、调整预测结果,使精度提高。文中对江苏省无锡市电力负荷使用四种预测方法比较,从理论和应用两方面证实了可调灰色模型明显的实用性。     

GM(1,1)模型的改进及其在变形预测中的应用

为了提高GM(1,1)模型预测精度,采用积分优化、二次拟合优化以及残差改化方法,分步对GM(1,1)模型进行改进,建立灰色多重修正模型。具体改进步骤为:首先,利用积分优化方法对背景值进行纠正,减小模型误差并提高预测精度; 接着,对模型参数(发展系数和灰作用量)进行二次拟合优化,使参数更加接近理论真值; 然后,根据预测结果进行适当的残差改化,提高模型整体的预测精度; 最后,建立根据GM(1,1)模型改进的灰色多重修正模型。以重庆南川地区甄子岩崩塌为例,建立灰色多重修正模型对危岩裂缝累计位移值进行模拟和预测,并与GM(1,1)模型进行对比。精度检验结果表明:灰色多重修正模型后验差比值(0.082 39)明显好于GM(1,1)模型(0.192 67),平均相对残差比(0.073 9)更远好于GM(1,1)模型(0.259 6),表明灰色多重修正模型在预测精度上有较大提高,可靠性更好。     

改进的离散灰色模型在中长期负荷预测中的应用

将离散灰色模型（DGM）引入到负荷预测中来解决负荷增长速度过快时预测精度变差的问题．通过研究灰色预测中存在的初值敏感性问题以及原始数据的预处理问题,对离散灰色预测模型进行改进．通过典型的实例研究离散灰色模型及其改进模型在中长期负荷预测中的应用．结果表明,离散灰色模型在中长期负荷预测中是适用的,且它的改进模型在实际预测中具有更高的预测精度．     

灰色计量经济学模型在中长期电力需求预测中的应用研究

提出了一种基于灰色计量经济学模型的中长期电力系统负荷预测方法。通过在传统计量经济学模型中融入灰色系统模型,改善了传统模型的拟合效果,提高了预测精度。在华北地区某市"十一五"电力需求预测工作中,分别用传统计量经济学模型和灰色计量经济学模型对电力负荷进行了预测,结果表明灰色计量经济学模型具有显著的优越性,是一种实用而有效的电力需求预测方法。     

粗粒度网络流量的灰色模型预测

在实际网络流量上研究了新陈代谢灰色模型(MGM)预测流量. 预测结果表明,灰色模型建模长度远小于流量序列主周期长度时,预测精度较高. 灰色模型预测流量宜采用小量数据建模,此时残差修正对提高预测精度影响很小,预测不需采用残差灰色模型(RGM). 对比了灰色模型与自回归综合滑动平均模型（ARIMA）和Elman神经网络（ENN）模型的预测结果,灰色模型远优于ARIMA,与ENN相当. 灰色模型的优点是能自适应网络流量的变化.     

综采工作面相对瓦斯涌出量灰色模型预测

以灰色模型GM(1,1)为基础,对赵庄煤矿综采工作面的相对瓦斯涌出量进行了灰色预测和精度检验,并利用残差灰色模型对预测结果进行了修正.结果表明,灰色预测模型所需建模信息少,运算方便,模型预测精度高,是处理小样本预测问题的有效工具;当预测结果不满足精度要求时,还可以建立残差灰色模型对预测结果进行修正,从而进一步提高预测结果精度;在预测煤层相对瓦斯涌出量时,能达到较高的精度,可以满足工程技术的要求.     

基于缓冲算子和指数修正的优化灰色预测模型的中长期负荷预测

本文对传统的灰色预测模型进行了改进,一方面,为了强化原始数列的大致趋势,减弱异常值的影响,采用了弱化缓冲算子进行了处理;另一方面,也对指数a模型加以优化修正;数值试验表明,改进的灰色预测模型有效地改善了模型预测精度,并扩大模型适用范围,最后对某市2001-2010年间的电力负荷进行了预测.     

城市燃气小时负荷预测模型的研究

城市燃气小时负荷的预测对于保证管网用气量，进行管网的优化调度，设备维修具有极其重要的意义。应用人工神经网络理论和灰色预测理论中的等维新息建模思想，建立了既反映燃气负荷周期性增长趋势，又包括天气，气温等非线性影响因素在内的燃气小时负荷预测模型。通过改进BP算法，对哈尔滨市燃气管网系统的小时用气量进行了预测，所建立的模型收敛速度快，精度高。     

基于RBF-NN的电动汽车充电站短期负荷预测研究

为了应对电动汽车大规模并网后对地区电网负荷模式和可靠运行带来的影响,本文以某电动汽车充电站的相关数据为依据,分析研究了电动汽车充电站的负荷特性以及影响负荷变化的主要因素,构建了基于RBF-NN的电动汽车充电站短期负荷预测模型,同时通过仿真算例验证并与BP-NN预测模型进行了比较。结果表明,基于RBF-NN的短期负荷预测模型具有更好的预测精度,适用于电动汽车充电站的短期负荷预测。该研究为下一步工程实践应用提供了理论依据。     

基于GMDH的中长期电力负荷组合预测模型

组合负荷预测模型能够充分利用数据信息,有效降低预测风险、改善预测效果,在中长期负荷预测中获得了广泛应用。而目前的组合预测模型实质大都为单一预测模型的加权平均,没有能够充分发挥综合预测的优势.应用数据分组处理方法（GMDH）进行组合预测,在充分考虑各单一模型特点和预测效果的基础上,形成多元非线性组合预测模型,自动从数据中挖掘出重要信息,克服了传统组合预测模型建模中的主观因素影响,可以改善预测精度。并将该预测模型应用于实际电网,计算结果表明该模型有效提高了预测精度,适用于中长期负荷预测.     

电力系统短期负荷预测系统的实现

考虑近期我国电力市场需求,开发了电力系统短期负荷预测软件系统.该系统分为原始数据维护、负荷预测和预测结果处理3个相互独立模块.在数据库设计中,采取定期转储的办法控制数据量.系统提供了丰富的模型库,各模型可单独预测,也可选择几种模型进行综合预测.河南省某县级电力系统的负荷预测结果表明,该系统能够取得满意的预测效果.     

基于改进的模态分解和组合预测模型的短期负荷预测

短期负荷预测是电网调度计划重要的支撑依据,同时短期负荷预测的预测精度也是电网系统安全稳定运行的基础和前提。文中提出了基于改进的模态分解和组合预测模型(EEMD-组合模型)的预测思想,实现对短期电力负荷的精准预测。首先利用改进的模态分解实现对历史序列分解,挖掘不同频段序列的负荷特性以及与影响因素的关联关系,然后针对不同频段的序列使用不同的预测方法,最终集成整体预测结果,并使用均方根误差和平均相对误差进行测后评价,同时与其他预测模型进行对比。结果表明EEMD-组合模型可以很精准地预测未来负荷变化情况。     

贝叶斯框架下最小二乘支持向量机的中长期电力负荷组合预测

影响中长期负荷变化的因素较多,单一预测模型很难满足预测需要,组合预测能够较好地解决单一模型的缺点,借鉴单一预测模型的优点。提出贝叶斯框架下最小二乘支持向量机(LS-SVM)中长期负荷组合预测模型,利用结构化风险原则代替经验风险最小化,挖掘各单一预测模型的信息,以单一模型的预测数作为组合预测输入样本,通过贝叶斯后验理论确定最小二乘支持向量机参数,建立组合预测模型进行预测。通过算例表明,提出的模型具有较高的预测精度,能够较好地解决小样本下的预测问题,具有良好的泛化能力和预测精度。     

非平均权重条件下电力负荷组合预测模型研究

在对电力负荷进行预测过程中,单一的预测模型往往会出现拟合能力低和预测精度不高的缺陷,而且多个预测模型的简单组合也是一种相对粗略的预测方法。本文将非平均权重法运用于电力负荷组合预测模型中,以某省2000~2011年电力负荷为例,结果表明非平均权重的电力负荷组合预测模型的拟合方差比单项预测模型以及平均权重下的组合预测模型都小,而且预测精度更高。