灰色预测理论及其在电网最大负荷预测中的应用

介绍了灰色预测模型的建模机理,详细论述了GM(1,N)、GM(1,1)模型的建模及求解.以宁夏固原电网2000～2006年的最大负荷数据为建模依据,应用灰色预测模型GM(1,1)对固原电网2007年、2008年最大负荷进行预测,模型预测的年平均绝对误差(MAE)为2.14MW,平均绝对百分误差(MAPE)为1.46%,预测精度为98.54%.结果表明,在少数据背景下,应用灰色预测模型对电网最大负荷进行预测,其预测的可靠性和准确性都比较高,可以广泛应用.     

城镇化率在电力需求预测中的应用分析

分析城镇化发展对电力消费的影响,以贵州省城镇化率与全社会用电量历史数据为例,从历史数据选取、数据处理等方面分析其相关性,提出一种全社会用电量预测模型,采用SPSSAU软件对数据进行线性回归分析,计算得出全社会用电量预测值,并对比分析预测值与实际值,得出该模型具有一定的预判能力.     

灰色模型在普通日短期电力负荷预测中的应用

讨论了灰色模型GM（1，1）及灰色差值模型在短期电力负荷预测中的应用，提出了适合普通日电力负荷预测的数据处理方法，提高了短期电力负荷预测的精度。     

应用改进的灰色GM(1，1)模型进行长期电力需求预测

本文从理论上分析了灰色系统预测GM(1，1)模型的适用条件，针对电力 系统中电力需求增长的特点，提出了分段最优GM(1，1)模型，利用电力 需求的增长与国民经济增长的相关关系，把分段最优GM(1，1)模型应用 于长期电力需求预测，并用实例证明了此方法的可行性。     

基于灰色系统理论进行的电力负荷预测分析研究

利用灰色系统原理来进行电力系统中长期负荷预测,根据ＧＭ（１,１）少数据建模的特点,采用原始数列作生成后建立的微分方程模型,对晋中供电公司电量进行预测预报,并实施滚动校验。     

灰色模型在西北电网风电发电量预测中的应用

根据灰色理论建立了西北风电发电量的预测模型。该模型对原始数据进行了平滑处理、对背景值进行了改造,同时分析了外推值的置信区间,提高了预测精度。实例证明,该模型在西北风电电量预测中取得了较好效果。     

基于马尔可夫链修正的电力电量灰色预测研究

电力电量具有规律性、非线性和随机波动性的特点,采用传统灰预测模型预测很难对其动态发展趋势做出准确的预测。针对以上问题,在传统灰预测模型的基础上,引入马尔可夫链修正,并将修正后的模型应用于烟台市全社会用电量的预测,最后将修正前后的预测结果进行比较。结果表明,使用修正后的灰预测模型进行预测,计算过程简便,预测结果精度高,可以对电力电量进行有效预测,研究结果可以为科学地制定电网规划提供参考和借鉴。     

非线性季节型电力负荷灰色组合预测研究

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。     

一种改进的月电量灰色预测模型

灰色预测模型GM(1,1)主要适用于光滑数据序列的预测。由于月售电量数据序列存在着突发和季节数据项,直接采用灰色模型进行预测往往效果不佳。通过在原数据中分离出季节数据项,从而得到季节补偿系数的方法消除季节因素影响,通过数据的滑动平均处理消除突发因素影响,改善数据序列的光滑度,提高灰色模型的预测效果,并给出实例验证。     

基于改进的并联灰色神经网络模型在电力需求预测中的应用

为了提高电力需求预测的精度,分析现有人工神经网络和灰色预测方法各自的优缺点,将二者相结合提出一种并联灰色神经网络预测方法.新方法首先采用灰色模型、神经网络分别进行预测,而后给出了一种基于粗糙集理论确定权值的方法对加权系数加以确定,最后对预测结果加以组合作为实际预测值.用上述并联灰色神经网络模型对上海市的电力需求进行预测...     

城市电力需求的灰色预测模型及修正研究

利用灰色控制理论对城市电力需求量进行预测,从年度用电量本身挖掘有用的信息,用生成方法对原始数据进行处理,强化规律性,避免了影响电力需求量的众多因素,建立起微分拟合方程,利用残差修正模型,对城市需求量做出科学准确的预测。此方法预测精度高,所需样本少,计算简便,可检验,可取得满意的结果。     

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 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     

基于SHCGE-SIC模型的上海市电力需求预测

电力需求预测是能源预测、电力系统规划以及经济发展预测的重要组成基础.采用情景分析法,利用SHCGE-SIC模型开展上海市电力需求预测.首先构建基准情景,然后逐渐引入未来可能实施的重大政策对电力需求的影响,利用SHCGE-SIC得到与宏观判断相一致的结构判断和电力需求预测数据.     

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。     

浅议电力需求预测

阐述了电力需求预测的特点、方法，分析了电力需求预测的适用范围及应注意的问题，对电力系统规划有重要的指导意义。     

基于灰色理论的电力负荷预测模型及其应用的研究

基于灰色理论提出了在电力市场运营模式下,县(区)级电力负荷的中长期预测模型,并对某供电局2000年到2003年的销售电量进行了预测,预测结果与各年度的实际售电量相比,最大误差小于0.7%。说明建立的预测模型完全适合于该供电系统的负荷预测,具有重要的理论和实际意义。     

安全有功实时调度在云南电网AGC中的应用

介绍了云南省调EMS中的安全有功实时调度系统,该系统将自动发电控制与安全约束调度结合在一起构成闭环控制,实现电网稳定断面越限的预防和校正控制。实际工程应用表明,该方法是有效的、可行的。     

福建省电力市场需求预测系统的开发及应用

介绍了福建省电力市场需求预测系统的开发步骤，系统功能，几种电力市场分析预测模型，以及系统应用实例。