基于灰色理论的航空铅酸蓄电池剩余容量预测

分析了蓄电池剩余容量预测技术的难点,针对蓄电池剩余容量存在随温度、电解液浓度等外部条件而产生周期性变化的特点,提出了新陈代谢GM(1,1)预测模型。通过将新信息GM(1,1)模型和新陈代谢GM(1,1)模型对比,分析误差,并通过计算机实际模拟证明,新陈代谢GM(1,1)预测模型能够明显地提高预测精度,增加预测可靠程度,从而实现蓄电池剩余容量的精确预测。     

改进型灰色模型在铅蓄电池失效预测中的应用

铅酸蓄电池作为装甲车辆的启动和辅助电源,其性能状况直接影响着供电系统的安全稳定运行.在对现有铅酸蓄电池灰色预测模型深入分析的基础上,针对GM(1,1)模型要求原始数据序列等时距的局限性,提出了基于拉格朗日插值法等时距优化处理的数据序列的GM(1,1)预测模型,为判断蓄电池是否失效提供依据,避免了传统的容量试验带来的弊端...     

灰色系统在蓄电池失效预测中的应用

依据蓄电池内阻与剩余容量之间的非线性关系,采用灰色预测系统的GM[1,1]模型,实现对铅酸免维护蓄电池失效的预测。这种方法取代了传统的电池容量试验方法,取得了很好的效果。     

基于改进灰色GM(1,1)模型的轨道电路故障预测

ZPW-2000A轨道电路在保障列车安全运行过程中发挥着重要作用，一旦出现故障将造成不可预估的后果。因此，对轨道电路进行故障预测具有重要意义。本文提出改进的灰色GM(1,1)预测模型对轨道电路红光带现象进行预测分析，解决了传统灰色GM(1,1)预测模型预测精度低、存在一定误差等问题。通过引入弱化因子降低原始数据波动带来的预测误差，并应用矩形法对传统模型的背景权值进行优化，基于遗传算法求得约束条件下的最佳背景参数，得到改进的GM(1,1)预测模型。结合铁路局信号车间采集到的轨出电压数据验证改进预测模型的性能，结果表明，相比于传统灰色GM(1,1)模型，改进后的模型平均相对误差降低了28.3%，具有更高的预测精度和实用价值。     

灰色预测技术研究进展综述

灰色预测技术是灰色系统理论的重要分支之一。分析了GM(1,1)模型的性质、GM(1,1)模型的改进与优化、GM(1,1)模型参数估计、GM(1,1)模型初始条件优化、GM(1,1)模型的扩展与应用及幂模型的研究进展;最后对灰色预测模型的未来研究方向提出了建议。     

基于组合函数和遗传算法最优化离散灰色模型的电力负荷预测

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。     

基于改进灰色马尔可夫模型的设备故障率预测

电力设备故障率具有时变性、随机性、回退等特点,预测难度大,因此在灰色GM(1,1)模型的基础上,采用模糊C均值聚类方法对GM(1,1)模型拟合值的误差序列进行状态划分;通过计算误差序列的状态转移概率矩阵,建立了电力设备故障率的灰色马尔可夫预测模型。该模型既考虑了GM(1,1)模型较强的处理单调数列的特性,又计及了通过状态转移概率矩阵的变换提取数据随机波动响应的特点,避免了最大概率状态不为实际状态而出现最差的预测结果现象。通过实例证明,基于模糊C均值聚类的灰色马尔可夫模型预测结果优于传统的GM(1,1)模型和基于K均值聚类的灰色马尔可夫预测模型,具有较高的预测精度。     

改进灰色GM(1,1)模型的EAST快控电源输出电流预测

针对非模型PID控制难以克服参数变化、时滞的固有缺陷,为优化托卡马克装置中应对等离子体垂直不稳定位移的主动反馈控制,通过改进灰色GM(1,1)预测模型对基于级联H桥拓扑的EAST快控电源的输出电流进行准确预测以优化控制参数。灰色GM(1,1)预测模型适用于小样本、贫信息系统,所需建模样本少、计算简易。预测拟合序列的差异导致在对输出电流的上凸序列进行灰色GM(1,1)建模时存在较大预测误差,选用一种将上凸序列轴对称变换为上凹序列并建立非等间距灰色GM(1,1)预测模型的数据变换方法,同时利用样本点给出了非等间距序列的预测时刻的估计式。基于该改进灰色GM(1,1)预测模型,推导了预测模型的建模过程,通过仿真比较两种灰色GM(1,1)预测模型对电源输出电流的预测误差,改进后突变段预测误差率降低至10%以下,并在实例分析中验证改进灰色GM(1,1)预测模型的有效性。     

基于GM(1，1)与BP神经网络的综合负荷预测

针对电力负荷预测中的单一预测模型存在的局限性,提出基于BP神经网络和GM(1,1)的残差修正组合模型。通过算法组合的方式进行系统建模,从而提高负荷预测模型的精度。首先通过GM(1,1)模型进行预测,得到灰色残差序列,利用灰色残差序列建立BP残差修正模型,利用该模型进行残差预测,最后将残差修正值和GM(1,1)模型预测值进行叠加得到最终所需的负荷预测值。利用该模型对某地区进行仿真实验,结果表明该修正模型具有较高的预测精度和实用性。     

一种新型直流电源集中监控系统

基于受控性维护的思想,开发研制了基于现场总线的直流电源集中监控系统。着重介绍了系统各功能模块作用。针对蓄电池内阻检测中存在的大电流放电损害蓄电池寿命,提出了交流变频法检测蓄电池内阻的新方法,并用单片机MC68332完成了装置硬件设计,该方法具有设计体积小、对电池无损害、适合在线快速测量、性能价格比高等优点;依据灰色预测理论,提出了一种以蓄电池容量为依据的新陈代谢GM(1,1)灰色预测模型,该方法减少了放电实验次数,为蓄电池故障早期预测提供可靠依据,为判别蓄电池使用寿命期提供理论依据,具有更高的预测精度。     

灰色神经网络模型GNNM(1,1)在城市年用电量预测中的应用

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。     

基于残差补偿灰色马尔科夫模型的校准间隔预测方法

为了实现对测量仪器科学、合理的校准间隔的预测,根据历史数据的特点,将灰色预测模型与马尔科夫预测方法相结合,用灰色GM(1,1)模型预测校准数据的总体变化趋势,用马尔科夫模型预测残差序列的状态变化,进而得到校准数据的预测值。用实验数据对模型进行了验证。结果表明,模型很好地体现了测量仪器关键参数的发展过程,适于校准间隔的预测。     

黑龙江省电力消费总量预测研究

以黑龙江省2000～2004年电力消费总量为依据,利用改进的灰色理论中的GM(1,1)模型,建立电力消费总量预测模型,预测2005年的黑龙江省的电力消费总量,并与2005年实际数据进行对比,作出精度检验,评价模型的优劣,进而对未来黑龙江省电力消费总量作出预测.     

改进灰色模型在电力负荷预测中的应用

灰色GM（1,1）模型是一种较有效的负荷预测模型,然而由于电力负荷具有多样性,导致对某些变化规律的负荷预测误差较大,精度不能满足要求,在实际应用中具有一定的局限性。对灰色GM（1,1）模型进行必要的改进,利用等维新信息递推模型进行负荷预测,通过实例分析表明,可提高预测的精度。