灰色模型在电力负荷预测中的应用与改进

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,当负荷增长曲线不是G型时,其预测误差较大,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,通过实例分析,利用等维新息递推模型、组合灰色模型进行负荷预测,可大大提高预测精度。     

灰色组合模型在中长期电力负荷预测中的应用

针对中长期电力负荷预测使用的历史数据较少,且影响因素较为复杂等特点,提出了一种基于最优权重组合(weight optimal combination,WOC)的灰色组合模型.该模型利用最优权重组合将灰色线性回归模型、二次指数模型、等维新息模型、残差灰色模型4种模型进行组合,采用二元最优组合的迭代寻优算法来求取WOC中每个模型的权重,充分发挥几种模型各自的优点.通过在湖南省某地电力系统规划中的实际应用,验证了此方法有较好的实用性和有效性.     

灰色模型在电力负荷预测中的应用

分析了灰色模型在电力负荷预测中的适用条件，比较了一般GM（1，1）模型、新息模型和等维灰数递补模型等三种模型的精度及优缺点，利用丰富原始数据预测到各个数列所形成的区间，再利用电力发展与国民经济增长的关系，经过关联分析得到较为合理的预测结果，并用计算机软件提供具体预测方法。     

灰色Verhulst与等维新息组合模型在中长期负荷预测中的研究

本文针对中长期电力负荷预测使用的历史数据较少且影响因素较多的特点,提出了一种线性灰色组合模型。该模型将灰色Verhulst模型与等维新息灰色理论线性组合,充分发挥了灰色Verhulst模型所需数据少、不受特定负荷数据以及等维新息灰色理论影响,保持数据原有维数、保证最优信息量和动态预测的优势。算例结果表明,该预测模型精度较高,具有实用性。     

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。     

改进的灰色Verhulst模型在中长期负荷预测中的应用

针对中长期电力负荷预测小样本、贫信息、不确定、非线性等特点,提出了基于最小二乘支持向量机算法与等维新息技术的改进灰色Verhulst模型,并将该模型用于具有S型增长或处于饱和增长状态的中长期电力负荷预测。根据原始数据建立了灰色Verhulst模型,利用LS-SVM算法对模型中的参数进行了估计,基于等维新息递补预测法对负荷数据进行了预测。实例计算结果表明,基于该模型得到的预测结果相对误差在3%以内,与传统预测模型相比,采用文中的模型可获得更高的预测精度。     

灰色模型在负荷预测中的应用

电力负荷预测是电力控制及运行方面的最重要的一项任务。讨论了灰色模型在短期电力负荷预测中的应用,对平常日电力负荷进行预测,其结果令人满意。     

电力负荷预测灰色模型的改进与应用

提出了对电力负荷预测的灰色模型的改进方法。运用指数平滑法将有起伏变化的原始数据序列变换成近于指数增长的新样本数据序列。然后，采用普通灰色方法进行预测，从而进一步提高了预测精度，使其适用范围更加广泛。在对保定地区电力负荷预测的实际应用中，取得了满意的结果。     

电力系统负荷灰色预测的新方法

本文提出了一种瓣的负荷预测方法－灰色递推预测法。     

中长期电力负荷的组合预测法

组合预测法能较大限度地利用各种预测样本信息,有效地减少单个预测模型建立过程中一些环境随机因素的影响,提高预测精度.通过对灰色预测法、等维新息法、回归分析法的研究,先由原始数列建立灰色预测模型,预测出近期数据,再运用等维新息思想,把灰色模型的近期预测值添加到原始数列中,生成组合的数列,由新生成的组合数列建立回归模型,预测...     

基于灰色模型的电力系统负荷预测

基于灰色理论建立了1种新的电力负荷预测模型。该模型应用累加(GAO)和累减(IGAO)方法生成了等维递补模型。由定例计算表明,该模型具有良好的精确性和应用性。     

缓冲算子改进灰色模型在中长期负荷预测中的应用

通过对原始数据的定性分析,提出了利用缓冲算子对历史负荷序列进行作用,有效地控制灰色模型的发展系数,较好地解决了负荷预测偏差较大的问题。实例表明了运用序列算子作用后生成的缓冲序列建模,预测的精度和适应性都大大提高了,该方法在负荷预测中有较强的实用性和推广性。     

基于灰色反馈模型的电力系统中长期负荷预测

提高灰色模型预测精度的关键在于增加原始数据列的平滑性和引入反馈机制修正模型预测值.通过对灰色理论预测方法建模机理及其改进方法的研究,提出了综合利用对数函数—幂函数变换和等维新息方法处理数据,通过两次独立的灰色建模运算,以第一次的预测值即时间序列作为反馈信息建立灰色反馈预测模型,得出第二次预测值即为最终结果.将该模型应用...     

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。     

动态等维新息模型在中长期负荷预测中的应用

负荷预测是选取电力系统规划变电站及发电厂主变压器容量的主要依据,以实际某市供电负荷为例,建立起动态等维新息模型,把原始数据和预测的数据进行组合,利用回归模型,得到模型的预测方程,并从模型预测结果的相对误差和模型精度等级进行对比,说明结合动态等维新息模型,能使中长期电力负荷预测结果更靠近实际负荷值。     

基于灰色模型的电力负荷短期预测

准确的负荷预测可以保证电网的安全稳定运行,提高电力系统运行的经济效益,为此,基于灰色理论建立了电力负荷预测模型,并结合陕西省汉中市区电力局某变电站2006年7月的实际负荷讨论了灰色模型在短期负荷预测中的应用,实例计算表明,该模型具有预测精度高、计算过程简单等特点。     

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...