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陛。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。     

负荷预测的变权重灰色模型及其应用

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.     

改进的灰色理论在短期负荷预测中的应用

针对短期负荷预测问题,以减少预测模型复杂度和提高预测精度为目的,提出了一种改进的灰色理论预测方法,并与传统GM（1,1）方法进行了对比。仿真算例结果表明,该方法预测精度较优,具有较好鲁棒性,适用于短期负荷在线预测。     

基于改进灰色模型的江苏省发电量预测研究

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。     

基于改进GM(1,1)模型的电力市场期货价格的预测

建立和实现了基于灰色理论的电力市场期货价格的改进GM(1,1)预测模型。从改进θ参数、修正初始条件、等维新息处理等三个方面对原始GM(1,1)模型进行了改进,并利用真实期货价格检验改进GM(1,1)模型的拟合效果。结果表明,改进GM(1,1)模型的预测效果明显好于原始模型,具有较高的预测精度。     

基于MGM(1,n,r)的主动配电网中长期负荷预测

针对主动配电网负荷长期发展的影响因素较多,而传统灰色预测模型只适用单变量、精度较低的缺陷,提出利用遗传算法对灰色模型的参数搜索最优解,构建多变量灰色遗传MGM(1,n,r)中长期负荷预测模型。仿真实例表明,相比传统灰色模型,遗传算法在主动配电网中长期负荷预测中应用性更强,具有显著的预测精度及优势。     

电力负荷灰色预测模型及性能分析（英）

本文将灰色模型GM（1,1）应用于电力负荷预测中,并对GM（1,1）模型的混沌特性进行了研究,指出了GM（1,1）模型的适用范围．     

疲劳裂纹扩展的灰色系统预测

基于对疲劳裂纹扩展机理的分析，提出了用灰色系统预测模型来预测疲劳裂纹的三维动态扩展。用灰色GM(1，N)模型对疲劳裂纹扩展数据进行了拟合和预测，并利用残差GM(1，N)模型对其进行了修正，同时对GM(1，N)模型的使用缺陷提出了改进。结果表明灰色系统预测模型具有较高的拟合度和较高的精度。     

系统优化的GM(1,1)模型在大坝位移预测中的应用

针对传统灰色GM(1,1)模型的缺陷,以陈村大坝为例,根据最小二乘原理提出了以GM(1,1)的一次累加生成建模序列所有分量的拟合误差平方和最小为约束条件,求得新灰色GM(1,1)预测模型的最优初始值,改进了原GM(1,1)模型的背景值及灰度值,并与传统GM(1,1)模型做了比较.数值仿真结果表明,新模型精度较高,预测效...     

优选移动平均与BP网络混合电力负荷预测方法

电力系统是一个受多种不确定因素如经济、人口、政治、市场等影响的复杂系统,这种特性也决定了电力负荷中长期预测是一个需要长期跟踪和动态管理的过程.对我国中部某地区电力负荷进行了月度预测,为解决中长期电力负荷预测精度不足、模型适用性不强、受客观因素影响较大的问题,考虑将复杂因素如温度、风速与历史区域用电负荷的时间序列进行因素耦合,利用优选移动平均法和BP神经网络混合改进预测模型,提高月度负荷预测模型的趋势预测能力,最后通过计算MAPE误差验证,经改进后的混合预测方法预测精度得到提升,适用于电力负荷的中长期预测.