首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于改良灰色理论的电网短期负荷预测算法
引用本文:许惠君,王宗耀,李中庆,李鹏飞,周鑫康.基于改良灰色理论的电网短期负荷预测算法[J].计算机与现代化,2021,0(3):24-27.
作者姓名:许惠君  王宗耀  李中庆  李鹏飞  周鑫康
作者单位:南昌工程学院机械与电气工程学院,江西 南昌 330099;南昌工程学院机械与电气工程学院,江西 南昌 330099;国网浙江省电力有限公司庆元县供电公司,浙江 庆元 323800;广西大学电气学院,广西 南宁 530004;南昌工程学院机械与电气工程学院,江西 南昌 330099
基金项目:国家自然科学基金资助项目;江西省科技厅项目
摘    要:在分析传统灰色负荷预测理论与GM(1,n)模型的基础上,再次对GM(1,n)模型进行改进,以解决由于传统的灰色理论对原始数据要求的严格造成预测结果误差较大的问题。实验表明,用此方法建立的负荷预测模型,在预测精度上有较大的提高,为今后灰色理论模型的改进提供了一定的依据。

关 键 词:负荷预测  灰色理论  GM(1  n)模型  
收稿时间:2021-03-24

Short Term Load Forecasting Algorithm Based on Improved Grey Theory
XU Hui-jun,WANG Zong-yao,LI Zhong-qing,LI Peng-fei,ZHOU Xin-kang.Short Term Load Forecasting Algorithm Based on Improved Grey Theory[J].Computer and Modernization,2021,0(3):24-27.
Authors:XU Hui-jun  WANG Zong-yao  LI Zhong-qing  LI Peng-fei  ZHOU Xin-kang
Abstract:Based on the analysis of the traditional grey load forecasting theory and GM (1, n) model, the GM (1, n) model is improved again to solve the problem of large error of forecasting results due to the strict requirements of the traditional grey theory on the original data. The experiment shows that the load forecasting model established by this method has a great improvement in the forecasting accuracy, which will be helpful for the future grey theory. 
Keywords:load forecasting  grey theory  GM (1  n) model  
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《计算机与现代化》浏览原始摘要信息
点击此处可从《计算机与现代化》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号