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针对GM(1,1)幂模型的固有缺陷,通过优化灰导数构建了IGM(1,1)幂模型,指出该模型可对呈S型曲线增长或增长处于饱和阶段的中长期负荷数据及增长型负荷数据建模,选取不同参数,可将GM(1,1)幂模型转换为GM(1,1)、verhulst及Gompertz模型,并采用不同测试数据及电网实际负荷数据验证,结果表明,该模型适用性广、精度高. 相似文献
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负荷预测的变权重灰色模型及其应用 总被引:3,自引:3,他引:0
针对传统灰色预测模型GM(1,1)在电力负荷预测中存在的局限性,提出了电力系统中期负荷预测的变权重灰色模型.以河北承德为例进行负荷预测,并与指教平滑法、动平均法、二项式预测模型和GM(1,1)模型四种方法的预测结果及实际用电量进行分析比较.结果表明,该模型预测精度较高、简捷、合理、实用,可作为中期电力负荷预测的工具之一. 相似文献
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针对电力负荷序列非线性、随机性等特点引起的电力负荷预测精度低问题,提出一种基于快速傅里叶变换(FFT)、密度层次聚类算法(DC-HC)与长短时记忆(LSTM)神经网络相结合的短期负荷预测方法.首先,采用FFT计算出所有原始电力负荷序列对应的期望频率,并以之作为负荷聚类的特征量.然后采用DC-HC算法对负荷进行聚类,将原... 相似文献
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基于灰色理论与神经网络的柴油机相继增压系统故障预测与诊断(英文) 总被引:1,自引:0,他引:1
增压柴油机是一个具有不确定性的复杂系统,灰色理论是一种处理不确定性的理论.为了保证柴油机的可靠运行,使用灰色预测理论与神经网络技术对柴油机相继增压系统进行了故障预测与诊断.采用MAT-LAB语言编制了灰色预测程序并训练了神经网络,训练好的神经网络具有良好的泛化性.采用GM(1,1)模型对相继增压柴油机运行参数进行预测,对于波动数据,使用改进GM(1,1)模型进行预测,预测参数与试验数据的相对误差均在5%以内.预测参数送入已培训好的神经网络中,对柴油机相继增压系统可能发生的故障进行预测与诊断. 相似文献
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正交设计灰色模型在年电力负荷预测中的应用 总被引:4,自引:1,他引:3
基于正交设计和灰色系统理论.提出一种预测年电力负荷的新方法。采用新陈代谢技术和加权最小二乘参数辨识法对标准GM(1,1)模型进行改进。以背景值系数OL、建模所需数据个数m和加权参数q作为可控因素,根据专家经验设计了三因素三水平正交表。以平均绝对百分比误差为输出目标,通过信噪比分析,得出最优参数水平组合,并通过方差分析,进一步得出各可控因素对预测效果的影响程度。对2个电网的负荷进行预测,结果验证了所提方法的可行性和有效性。 相似文献
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针对传统灰色预测GM(1,1)模型在实际应用中存在预测精度不高或精度通不过检验的问题,基于2000~2009年江苏省发电量数据,采用改进的灰色预测GM(1,1)模型预测了江苏省2000~2009年发电量,并与传统灰色预测GM(1,1)模型的预测结果进行比较。结果表明,改进的灰色预测GM(1,1)模型显著提高了原始数据序列的光滑度,预测误差远低于传统灰色预测GM(1,1)模型,进而预测了江苏省2015、2020年的发电量,对江苏省制定电力发展规划具有重要的参考意义。 相似文献