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季度用电量同时具有增长性和季节波动性二重趋势,而灰色GM(1,1)预测模型只能反映用电量的总体变化趋势,不能很好反映其季节性波动变化的具体特征。提出灰色GM(1.1)用电最预测模型的改进模型——灰色季节变动指数模型GSI(1,1)模型,将灰色预测方法与季节指数有机结合起来。算例表明,与灰色预测方法相比,GSI(1,1)模型具有更强的适应性和更高的预测精度,适用于季节性用电量预测。 相似文献
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非线性季节型电力负荷灰色组合预测研究 总被引:18,自引:7,他引:18
短期电力负荷同时具有增长性和季节被动性的二重趋势,这使得负荷的变化呈现出复杂的非线性组合特征。对于这种具有复杂的非线性组合特征的序列,使用某一种模型进行预测,结果往往不理想。为了提高短期电力负荷的预测精度,提出了具有季节型特点的电力负荷灰色组合预测模型。在此模型中,灰色模型处理非线性问题具有一定的优势,它可以很好地反映电力负荷的增长性特点。季节变动指数(SVI)用来拟合电力负荷的季节性趋势。最后对季节型灰色预测的残差建立时间序列的AR(p)模型。由于综合考虑了电力负荷的多种特征,此组合预测模型明显地提高了预测精度。 相似文献
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组合预测方法是一种性能优越的预测方法.由于电力负荷具有很多不确定因素,用单一预测模型进行预测时,其预测精度不高,为提高预测精度,提出组合预测模型.灰色GM(1,1)模型群能够很好地反映电力负荷的周期变化特性,而用不同时期的历史数据可反映不同的信息特征,因此,提出了基于远近数据的GM(1,1)模型群预测组合预测法.利用此方法对某地区的日电力负荷进行预测的算例结果表明:此方法的预测精度高于各单一模型的预测精度,且能够很好地反映日负荷变化的随机性和周期性. 相似文献
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智能优化灰色模型在中期用电量预测中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
传统GM(1,1)模型在参数a的绝对值较小的情况下近期用电量预测精度较高,中期用电量预测往往误差较大,一定程度上是由于GM(1,1)模型的背景值x(1)(k)取前后2个时刻的平均值造成的.引入向量θ得背景值序列的精确计算式,将GM(1,1)模型推广为GM(1,1,θ)模型.应用微粒群优化这一智能算法求解最优向量,从而构建GM(1,1,θ)模型,并将该模型应用于山东省中期用电量预测.实例分析表明,与传统GM(1,1)预测模型相比,智能优化模型较好地得到了预测点的预测结果,更适用于中期用电量预测. 相似文献
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基于灰色理论负荷预测的应用研究 总被引:15,自引:0,他引:15
灰色预测系统GM(1,1)模型用于负荷按指数增长态势变化时,预测精度较高,但当影响负荷的因素较多、模型灰度较大时,精确度就不够理想。在分析灰色负荷预测模型GM(1,1)的基础上,对模型中的α参数和负荷预测差值建立了修正模型,进而修正负荷预测值,使预测精度得以提高。通过算例进行验证,说明了灰色GM(1,1)模型在某些情况下精度不高的原因,通过修正使预测精度得到较大的提高。 相似文献
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鉴于传统DGM(1,1)模型建模过程中假定原始数据序列服从近似指数增长规律,且以数据序列的第1个数据保持不变得出预测结果的缺陷,利用组合函数"对数-幂函数"对原始数据进行处理,使其符合灰色预测模型的建模规律,引入遗传算法寻求离散灰色模型初始迭代值的最优解,建立了基于组合函数和遗传算法改进的离散灰色模型。负荷预测案例得出所建模型的平均相对误差(MAPE)为0.892%,而GM(1,1)预测的MAPE为1.580%,DGM(1,1)预测的MAPE为1.343%,证明该改进模型有效提高了预测精度。 相似文献
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多元指数加权电力负荷灰色优化组合预测 总被引:16,自引:3,他引:13
由于电力负荷具有增长性和波动性并且受到多个因素影响,使得电力负荷的变化呈现出复杂的多元性及非线性组合特性,对于这种具有复杂的多元性及非线性组合特性的序列,使用传统的模型进行预测,预测精度往往不理想.为了提高预测精度,作者为提出了多元指数加权电力负荷灰色优化组合预测模型.其中灰色优化组合预测模型用于进行非线性增长趋势的电力负荷预测,指数加权法能解决历史负荷的波动性问题.实际算例表明,所提出的方法由于综合考虑了电力负荷的多种特性,能有效地提高负荷预测精度. 相似文献
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综合最优灰色支持向量机模型在季节型电力负荷预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
季节型电力负荷同时具有增长性和波动性的二重趋势,使得负荷的变化呈现出复杂的非线性组合特征。对此,提出了一种综合最优灰色支持向量机预测模型,研究了同时考虑2种非线性趋势的复杂季节型负荷预测问题,说明了此优化模型分别优于2种单一负荷预测模型。在此基础上,对一般粒子群算法引入粒子速度自适应可调机制,并利用改进粒子群算法优化组合预测模型中的权值。对电力负荷预测应用实例的计算结果表明,该模型较大提高了季节型负荷预测的精度,具有较好的性能。 相似文献
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灰色神经网络模型GNNM(1,1)在城市年用电量预测中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
针对城市电力系统年用电量增长的特点,将灰色神经网络模型GNNM(1,1)引入城市年用电量预测。GNNM(1,1)模型是把灰色方法与神经网络有机结合起来,对复杂的不确定性问题进行求解所建立的模型。该模型通过建立一个BP网络,来映射GM(1,1)模型的灰色微分方程的解。GNNM(1,1)模型采用BP学习算法,网络经训练收敛后就可进行城市年用电量预测。算例计算表明,与灰色预测方法相比,GNNM(1,1)模型具有更强的适应性和更高的预测精度,适用于城市年用电量预测。 相似文献
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准确的日前电价预测对电力市场参与者的优化决策具有重要意义。目前,大多数日前电价预测方法并不区分每天电价的波动模式而采用统一模型进行预测,当被预测日的波动模式与历史数据出现较大差异时无法保证预测的准确性。根据不同的日波动模式采用相似历史数据进行分类建模是解决此问题的有效途径,这就需要建立针对历史数据不同波动模式的分类识别模型和针对未来波动模式的日前预报模型。为此,文章提出一种针对分类预测的电价日波动模式日前加权组合预报方法。第一,采用K-means算法对日电价序列进行聚类分析,在分析聚类结果特性的基础上提取反映每日波动模式差异的特征向量,利用支持向量机分类(support vector machine for classification, SVC)方法建立电价数据日波动模式的识别模型;第二,利用多种常规方法建立日前电价预测模型对日前电价进行预测,并将预测结果输入日波动模式识别模型得到对应的模式识别结果;第三,根据多个方法波动模式预测结果对历史数据表现出来的不同精度,设计了基于可信度的组合机制,实现考虑预测准确性的加权组合预测,从而得到最终的日波动模式预测结果。利用美国PJM电力市场电价数据进行的仿真分析表明,提出的日前电价波动模式预测方法能得到较为准确的模式预测结果;利用电价波动模式日前预报进行分类预测的精度相对统一预测有显著提高。 相似文献
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基于最优可信度的月度负荷综合最优灰色神经网络预测模型 总被引:12,自引:3,他引:9
月度负荷具有增长和波动二重趋势.作者首次提出以纵向历史数据为原始序列,用灰色预测模型进行增长趋势预测;以横向历史数据为原始序列,用人工神经网络模型进行波动趋势预测的方法,并在此基础上,引入最优可信度的概念,同时考虑了月度负荷的两种趋势,建立了综合最优预测模型.该模型兼顾了前两种模型的建模特点,优于只考虑单一发展趋势负荷预测的模型.对电力负荷预测应用实例的计算结果表明,该方法明显地提高了月度负荷预测的精度,也同样适用于进行周、季负荷等具有二重趋势的负荷序列的预测. 相似文献
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传统的电力需求预测模型无法满足智能电力系统供电的预测需求,为此基于改进评价指标的电力需求预测模型,选取相对比值法编制电力需求预测模型的改进评价指标体系,以电力需求评价为总目标建立改进电力需求评价指标体系战略目标层,其中包括经济发展、人口与社会发展、电网结构与管理水平、自然环境以及政策和法律环境5部分。针对改进的电力需求评价指标实施不同尺度小波分解,获取不同时间段不同尺度的信号能量波动,利用灰色模型拟合叠加各尺度小波分解结果,获取最终电力需求预测结果。实验结果表明,采用该模型可准确预测实验地区短期、中长期以及长期的电力需求,且预测结果精度高于99%,具有较高的实用性。 相似文献