售电量的灰色预测模型及其应用

根据华中理工大学邓聚龙教授的灰色系统理论，建立了售电量的长期预测灰色动态模型ＧＭ（１，１），并编制了相应软件。经检验，模型精度为一级，并给出了直到２０００年的售电量预测值，以供有关部门制定规划时参考，并为售电量的预测提供了一种新的实用性方法。     

本世纪末我国电力工业发展的灰色预测

本文结合我国电力工业的发展状况，介绍了运用灰色系统中的ＧＭ（１．１）模型对我国到本世纪末电力工业发展趋势进行预测的方法，并同回归分析、指数平滑和能源模型等其它方法进行了比较，计算结果表明灰色系统的预测值与有关专家们的分析预测较吻合。     

灰色系统改进模型在设备状态预报中的应用

本文通过对灰色系统ＧＭ（１，１）模型进行的讨论，发现灰色系统建模公式仅仅是一个近似运算公式，存在偏差，为此提出一种改进模型。通过对设备状态参数预测实例证明了改进模型比原系统模型具有更高的预测精度。     

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。     

用神经元及灰色系统模型预报锅炉金属壁温

基于人工神经网络中的ＢＰ模型和灰色系统理论中的ＧＭ（１，２）模型，建立了火电厂锅炉受热面金属壁温动态预报系统，运用此系统不仅可根据受热面进出口金属壁温实时预报炉内各管段的金属壁温，而且对安全、优化、指导运行和预测部件寿命有着指导意义。     

灰色自适应模型及在负荷短期预测中的应用

本文针对电力负荷变化的非平稳性，首先建立起灰色模型分析用电负荷的趋势项，用灰色模型值与原始数据值进行比较，得出一系列误差值，作为二级数据，进一步应用自回归AR(2)模型对灰色模型产生的误差进行适应性调整。以1991年上海市用电负荷为例，预测二周用电负荷的平均相对误差为1.65%，对于特殊的节假日负荷，根据其自身的特点，本文则采用二元线性拟合模型进行预测，以避免产生大的预测误差。采用本文的系统具有一定自适应性，对于非平稳性的电力负荷具有很好的预测效果。     

基于灰色Verhulst和灰色马尔科夫的电力负荷预测组合模型

本文提出了电力系统中长期负荷预测的线性组合模型,即基于灰色Verhulst和灰色马尔科夫的组合模型。针对中长期负荷日趋饱和的特点,采用具有S型预测曲线的灰色Verhulst模型进行预测;针对灰色模型预测随机波动较大的负荷时拟合性较差的缺点,采用马尔科夫理论对灰色模型进行修正,弥补了灰色模型固有缺陷,提高其预测精度。通过线性组合法将灰色Verhulst模型与灰色马尔科夫模型相结合,规避了单一算法模型产生较大误差的风险,进一步提高了预测准确性。算例表明,该组合模型精度较高,具有实用性与可行性。     

灰色Verhulst模型在中长期负荷预测中的应用

灰色系统预测模型用于中长期负荷预测是一种有效的方法。但是，当负荷按照“S”型曲线增长或增长处于饱和阶段时，采用灰色模型进行负荷预测的误差较大，预测精度不能满足实际要求。将灰色Verhulst模型引入到负荷预测中，可以很好地解决这个问题。作者通过典型的实例介绍了灰色Verhulst模型在中长期负荷预测中的应用。结果表明，此模型在负荷预测中是适用的，尤其对于负荷按“S”型曲线增长的情况，不但具有较高的预测精度，同时保留了灰色预测方法的优势和特点。     

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。     

电网负荷的非线性灰色预测

应用非线性灰色模型对电网用电量进行预测,与线性灰色模型进行了对比并对模型特性进行了分析。理论分析和实例表明非线性灰色模型较线性模型性能优越,值得在负荷预报领域推广应用。     

利用灰色模型预测用电量和用电负荷

根据＂灰色系统＂理论，对灰色模型的建立与模型精度的提高等作了推理分析。以南通地区的电力负荷预测为例作具体计算。得出采用灰色模型进行电网负荷预测既实用又有效结论。     

应用灰色理论研究新型十管集气烟囱的阻力模式

在新型十管集气烟囱的模型实验中，应用灰色控制理论，建立ＧＭ（１．１） 模型。在烟气量发生变化时，对新型烟囱的阻力变化规律进行分析和预测。实验证明，ＧＭ（１ ．１） 模型可确切地反映烟囱的阻力变化的动态规律。     

航空锂电池寿命预测方法研究

随着航空机电系统的发展,对电池的检测与寿命预测成为地勤人员重要的工作之一。针对小子样条件下锂电池寿命预测困难的问题,研究了GM(1:1)模型、灰色Verhulst模型、神经网络模型在解决该问题时的优势与缺陷,通过对现有模型的分析,提出了一种灰色Verhulst-神经网络模型,弥补了灰色模型中长期预测精度低的缺陷,降低了神经网络对样本量的要求。以某型航空设备装备的锂电池为例,研究并比较以上方法的预测效果,结果显示灰色Verhulst-神经网络模型预测精度为0.7%,远低于其他模型,说明模型精度较高,证明了所提方法的可行性与有效性。     

灰色神经网络模型GNNM(1,1)在城市年用电量预测中的应用

针对城市电力系统年用电量增长的特点，将灰色神经网络模型GNNM(1，1)引入城市年用电量预测。GNNM(1，1)模型是把灰色方法与神经网络有机结合起来，对复杂的不确定性问题进行求解所建立的模型。该模型通过建立一个BP网络，来映射GM(1，1)模型的灰色微分方程的解。GNNM(1，1)模型采用BP学习算法，网络经训练收敛后就可进行城市年用电量预测。算例计算表明，与灰色预测方法相比，GNNM(1，1)模型具有更强的适应性和更高的预测精度，适用于城市年用电量预测。     

毛尖山拱形土石坝变形性态的数值模型分析

结合变形实测资料，分别建立毛尖山大坝位移的统计模型和灰色模型，量化各影响因素对大坝变形性态的影响程度，评价了大坝的变形性态。数值模型分析结果表明:大坝变形变化规律正常，时效变化量趋于稳定。     

基于灰色神经网络组合模型的光伏短期出力预测

光伏发电系统输出功率具有不确定性特征,为了减轻其对电网的影响,有必要进行光伏出力预测。文中提出了一种基于灰色神经网络组合模型的方法对光伏出力进行预测。该方法是对传统直接预测和间接预测方法的结合,考虑了影响光伏出力的主要因素,通过统计与预测日相似天气条件下整点时刻的光伏出力,建立了各时刻出力的灰色模型,然后利用灰色模型的输出和温度数值与实测出力值建立神经网络预测模型,最终得到预测结果。文中采用实际光伏出力数据对灰色模型、神经网络模型、灰色神经网络组合模型3种预测方法进行了结果对比。算例结果表明,所提出的灰色神经网络组合预测模型能够更为精确地对光伏出力进行预测,因而具有潜在的应用价值。     

基于改进灰色模型的蓄电池剩余容量预测

蓄电池作为直流系统交流停电时的后备电源,其剩余容量直接影响了直流系统的安全运行。在对现有灰色预测模型进行深入研究的基础上,将遗传算法引入到GM(1,1)模型中,对此加以改进,提出了一种新的基于遗传算法的蓄电池剩余容量灰色预测模型。预测实例表明,基于遗传算法的蓄电池剩余容量改进灰色预测模型比传统的GM(1,1)预测模型具有更高的模型精度,能够满足工程需要。该方法可减少传统的电池容量放电实验次数,从而延长了蓄电池的使用寿命。     

电力系统可靠性原始参数的改进预测

电力系统可靠性原始参数的分析与确定是可靠性评估的基础。针对电力系统可靠性原始参数的缺乏和开发电力系统可靠性原始参数小样本系统增加数据量的重要性，在对灰色预测模型进行深入研究的基础上，建立了一种改进B矩阵的加权均值迭代生成和预测算法的改进灰色预测方法。改进灰色预测方法在建模和预测时充分利用最新的4个信息。通过引入加权值对新旧信息做出不同的补偿，并采用加入新信息、去掉旧信息的新陈代谢灰色预测算法，大大减少了计算量，增强了新信息的作用和提高了预测的精度。通过对新投入的线路元件无故障工作时间预测，并进行传统模型和改进模型的结果精度比较，表明了改进的模型和预测算法预测电力系统可靠性原始参数的准确性、有效性和实用性。     

应用灰色系统理论制定企业综合电耗定额

应用灰色系统理论建立企业综合电耗定额预测GM（1，1）模型，可实现企业电耗定额的定量分析。具体以无锡宇新机械有限公司综合标准件产品为研究对象，应用灰色理论对其单耗的变化进行分析，建立了电耗定额GM模型，并检验所建模型的准确性。结果表明，运用该模型定量制定企业电能消耗定额是准确、合理的。     

售电量灰色预测模型探析

年度售电量预测在电网企业中占有重要地位。应用灰色系统理论，建立了陕西省电力公司售电量灰色模型．经综合评定．该预测模型精度为1级，为准确预测售电量提供了一种较为简便可行的分析预测方法。