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     

灰色遗传算法模型在短期电力负荷预测中的应用

针对灰色GM（1,1）模型用于电力负荷短期预测不能有效反映负荷周期性变化及精度不高的问题,将GM（1,1）模型推广为GM（1,1,λ）模型,并用遗传算法求解λ的最佳值,同时将该模型应用于河南某电网未来24h负荷实际预测。结果表明,基于遗传算法的GM（1,1,λ）模型具有较高的预测精度,预测效果显著。     

非线性动态模型在电力负荷预测中的应用

根据电力系统负荷变化的特点,采用非线性GM（1,1）模型与动态GM（1,1）模型相结合的非线性动态GM（1,1）模型对其进行预测。通过实例分析与检验,证明NLDGM（1,1）模型比传统GM（1,1）模型与NLGM（1,1）模型精度更高、误差更小、预测效果更好。所以,该预测模型具有一定的应用价值。     

重庆地区中长期负荷特性和预测方法研究

对于存在多个影响因素的中长期电力负荷,采用常规灰色模型GM（1,1）进行中长期预测不能获得较好的预测精度。提取了中长期负荷主要影响因素之一的生产总值和年总用电量建立了多变量灰色预测模型MGM（1,2）。为进行比较分析,同时还建立了常规灰色GM（1,1）模型。预测结果显示,多变量灰色模型MGM（1,2）的预测精度优于常规灰色模型GM（1,1）。     

改进无偏GM(1,1)模型及其在中长期电力负荷预测中的应用

通过对原始数据序列作开次方运算生成新数据序列的方法,建立了改进无偏GM（1,1）模型。用数值实验研究的方法证明了改进无偏GM（1,1）模型特性优于无偏GM（1,1）模型。将改进无偏GM（1,1）模型用于对太原地区电力负荷进行预测,实际应用的结果也显示改进模型提高了中长期电力负荷预测精度。     

基于最小一乘法的GM（1,1）模型及在负荷预测中的应用

为克服传统GM（1,1）模型中利用最小二乘法估计参数存在的不足,改善GM（1,1）模型在有突变情况下的中长期负荷预测中的精度,提出了利用最小一乘法估计GM（1,1）模型参数的方法。在GM（1,1）建模过程中,以误差绝对值之和最小为优化目标,针对目标函数不可导的特点,利用线性规划对模型的参数进行估计。对某中长期负荷进行预测,并与传统的GM（1,1）模型进行对比分析。结果表明,所提方法预测精度更高。该方法发挥了最小一乘法受奇异值影响小,稳健性好的优点,避免了利用最小二乘法估计GM（1,1）模型参数存在的不足,是有突变情况下的中长期负荷预测的有效方法。     

基于双向差分建模的优化GM(1,1)模型及其在中长期电力负荷预测中的应用

针对电力负荷预测,论述了一种基于双向差分计算的GM（1,1）建模方法,采用向前差分与向后差分建模的拟合误差平方和最小的原则进行参数估计。为了进一步提高GM（1,1）模型的拟合及预测精度,利用拟合值和原始值误差平方和最小的原则对预测模型的初始值进行了优化,摆脱了原有模型的初始值必经过历史数据中的某一点的束缚。以太原地区电力负荷和重庆地区的农村用电量为例,采用了几种典型GM（1,1）模型进行了拟合和预测对比分析,结果表明所提出的优化GM（1,1）模型的拟合、预测精度更高,适应性更强。     

配电系统不良数据修正方法的研究

对GM(1,1)基本模型中第一个数据不起作用的结论作了全新的简洁的推导,提出了计及第一个数的零加数GM(1,1)模型,提高了原始数据的利用率。在此基础上,结合电力负荷呈连续性和日周期性变化的特性,提出了用于负荷数据修正的零加数GM(1,1)组合预测方法。该方法通过从两个角度选取原始序列进行零加数建模,采用关联度的分析方法,将预测值进行线性组合。实验证明,零加数模型的预测精度优于原始模型的预测精度,且组合预测比单一序列预测在计算精度上有明显的提高。     

配电系统不良数据修正方法的研究

对GM(1,1)基本模型中第一个数据不起作用的结论作了全新的简洁的推导,提出了计及第一个数的零加数GM(1,1)模型,提高了原始数据的利用率.在此基础上,结合电力负荷呈连续性和日周期性变化的特性,提出了用于负荷数据修正的零加数GM(1,1)组合预测方法.该方法通过从两个角度选取原始序列进行零加数建模,采用关联度的分析方法,将预测值进行线性组合.实验证明,零加数模型的预测精度优于原始模型的预测精度,且组合预测比单一序列预测在计算精度上有明显的提高.     

灰色BP神经网络模型的优化及负荷预测

为了提高样本数据较少情况下中长期负荷预测的预测精度,分析了传统GM（1,1）预测模型的缺点,提出了一种适用于中长期负荷预测的GM（1,1）优化建模方法。用一个与GM（1,1）模型的时间响应式具有相同形式的连续函数,拟合灰色系统的原始离散数据,将连续函数映射到神经网络,构建了GM（1,1）模型的灰参数与BP网络权值的对应关系。用已知负荷作为训练样本,利用BP算法对网络进行优化,当网络收敛时,提取优化的灰参数,实现了应用GM（1,1）模型对中长期负荷预测的优化建模。算例分析结果表明该方法是可行且有效的。     

广东电网WAMS增强SCADA状态估计研究

SCGM（1,1）模型是灰色预测理论在传统GM（1,1）上的进一步发展。文中首次将单变量的SCGM（1,1）模型应用于中长期电力负荷预测,分别阐述了简化SCGM（1,1）模型、均值SCGMMV（1,1）模型、拓广SCGMa0（1,1）模型的原理和特点,并应用于实例。同时将精度较高的后两种模型和GM（1,1）模型进行固定权值和变权组合,进一步提高预测结果的精确度和可靠性。计算结果证明该方法预测准确,可靠性高,抗干扰性强,是中长期负荷预测新工具之一。     

GM(1,1)改进模型在广西短期电力负荷预测中的应用

采用GM (1 ,1 )改进模型与ARIMA(p ,d ,q)模型对广西自治区电网特殊日电力负荷进行组合预测 ,阐述了GM (1 ,1 )改进模型的建立方法 ,提出了适用于广西自治区电网特殊日电力负荷预测的预测数据处理方法 ,提高预测的精确度 ,全年日精确度优于 95% .解决了在日采样点为 2 4点 (正点采样 )情况下预测确度较低的问题 .     

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。     

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.     

基于灰关联分段优选组合模型的短期电力负荷预测研究

针对已有GM(1,1)灰色预测模型在数据波动、突变和转折等不确定情况下预测精度较低的问题,提出一种基于灰关联分段优选组合模型的短期电力负荷预测模型。基于GM(1,1)模型在平滑上升和下降区段预测效果好、而一天的用电负荷可划分为几个峰谷区段的特点,对预测日进行灰关联分段和优选组合,避免出现由于初始条件选择不当而将误差引入模型并被逐步放大的风险;同时,通过组合不同角度GM(1,1)模型,解决负荷的多因素影响。经广西贵港市实际工程验证,本模型预测平均误差在3%左右,预测精度有明显提高,完全可满足该地区短期电力负荷预测的实际要求。     

应用GM（1，1）模型预测电力系统负荷

以秦皇岛地区历年负荷数据为依据,将电力系统负荷预测作为灰色系统进行预测,研究指数加权GM（1,1）模型在电力系统负荷预测中的实际应用情况,结果表明,利用该模型能得到较好的预测结果。     

基于灰色GM(1,1)及其改进型模型的短期电力负荷预报

运用ARIMA(p,d,q)模型和灰色理论中的GM(1,1)改进模型组合预测负荷。同时,对气候温度急变日负荷预测值进行特殊处理,提高了负荷预报精度。经对某地区电网的实际编程及运行检验,该模型的预报准确度满足了用户要求。     

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。     

改进无偏GM(1,1)模型及其在中长期电力负荷预测中的应用

通过对原始数据序列作开次方运算生成新数据序列的方法,建立了改进无偏GM(1,1)模型.用数值实验研究的方法证明了改进无偏GM(1,1)模型特性优于无偏GM(1,1)模型.将改进无偏GM(1,1)模型用于对太原地区电力负荷进行预测,实际应用的结果也显示改进模型提高了中长期电力负荷预测精度.     

基于灰色理论的航空铅酸蓄电池剩余容量预测

分析了蓄电池剩余容量预测技术的难点,针对蓄电池剩余容量存在随温度、电解液浓度等外部条件而产生周期性变化的特点,提出了新陈代谢GM(1,1)预测模型。通过将新信息GM(1,1)模型和新陈代谢GM(1,1)模型对比,分析误差,并通过计算机实际模拟证明,新陈代谢GM(1,1)预测模型能够明显地提高预测精度,增加预测可靠程度,从而实现蓄电池剩余容量的精确预测。