广西电网短期负荷预测及其数学模型

介绍一种适合广西电网短期负荷预测的数学模型。对广西电网普通日负荷预测采用时间序列分析预测模型 (每日 2 4个点 ,整点采集 )进行预测 ;对于非周期性变化 ,或周期性变化趋势不明显的年、月、日的最大负荷、最小负荷 ,周末、节假日整点负荷 ,采用灰色理论中的 GM(1,1)模型和 GM(1,1)改进模型来进行预测。在广西电网电力负荷预测应用中取得了较好的结果     

广西电网短期负荷预测及其数学模型

介绍一种适合广西电网短期负荷预测的数学模型,对广西电网普通日负荷预测采用时间序列分析预测模型（每日24个点,整点采集）进行预测,对于非周期性变化,或周期性变化趋势不明显的年,月,日的最大负荷,最小负荷,周末,节假日整点负荷,采用灰色理论中的GM（1,1）模型和GM（1,1）改进模型来进行预测。在广西电网电力负荷预测应用中取得了较好的结果。     

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。     

基于灰色理论的中长期负荷预测

对负荷预测中的灰色预测方法进行了深入的研究,找出了灰色建模的局限性并提出了改进方法.通过对负荷原始数据序列的预处理及优化,增强了灰色预测对波动负荷数据序列的处理能力,利用等维新息递推GM(1,1)模型进行预测,保证了预测能够较为充分地利用新信息.经过改进之后的模型,扩展了普通GM(1,1)模型的适应范围,提高了预测精度.利用实例将改进模型与普通GM(1,1)模型进行比较,证明改进模型具有比普通GM(1,1)模型误差小、精度高的优点.     

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。     

基于灰关联加权组合模型的电力负荷预测研究

针对灰色系统理论中的预测模型(简称GM(1,1)模型)不太适于中长期负荷预测的不足,以及由历史负荷数据的不同时段建模形成预测灰区间的特点,提出了灰关联加权组合修正方法。从历史负荷与其拟合数值的灰关联度挖掘出负荷发展的“远、近”趋势,对灰区间值进行加权组合,大大提高了GM(1,1)模型的预测精度。使用该方法对某一地区未来几年的负荷预测得到了较为理想的结果,说明该方法对中长期负荷预测非常有效,弥补了GM(1,1)模型在该领域内使用的缺陷,具有一定的理论价值和实际应用价值。     

灰色模型在电力负荷预测中的应用与改进

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,当负荷增长曲线不是G型时,其预测误差较大,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,通过实例分析,利用等维新息递推模型、组合灰色模型进行负荷预测,可大大提高预测精度。     

基于改进灰色模型的中长期电力负荷预测

针对电力系统负荷预测中灰色建模的局限性,通过对灰色预测方法的大量研究,提出了一种能改进灰色预测的方法。对负荷原始数据序列,再利用滑动平均法进行预处理及优化,从而增强灰色预测对波动负荷数据序列的抗干扰能力。利用改进的GM(1,1)模型对电力系统中长期负荷进行预测,并采用后验差检验法对GM(1,1)模型进行检验。理论分析和实例结果表明,改进后的模型提高了普通GM(1,1)模型的预测精度,扩展了该模型的适用范围。     

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。     

基于灰色理论负荷预测的应用研究

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。