灰色系统理论在用电负荷预测和控制中的应用

应用灰色系统理论建立用电负荷系统的灰色因果预测模型，在对电力负荷系统进行详细分析的基础上，用预测模型对地区水电规划用电负荷进行预测，并对预测结果作有效性和可靠性分析；最后，根据国民经济发展规划要求，对地区的用电负荷进行态势控制分析，从而为电力工业的规划、发展提供依据。实例表明此方法有其实用价值。     

基于组合灰色模型的阿克苏市城市用水量预测

基于灰色预测理论,建立了残差灰色预测模型与等维递补预测模型两者相结合的组合灰色预测模型,可以对城市用水量进行预测。以新疆阿克苏市1990～2002年用水量作为建模数据,利用4种不同模型分别对2003～2005年用水量进行预测。结果表明:组合灰色预测模型预测精度明显高于单一的灰色模型,具有预测精度高、简捷实用等特点。     

大坝安全监测的组合预测模型

针对传统数学模型和神经网络预测模型在大坝安全监测应用中存在着预测精度较低的问题，分析了灰色预测模型、BP神经网络模型和统计预测模型的建立方法，并在此基础上提出了一种新的组合预测模型，结合实测数据对此组合预测模型进行了检验。结果表明：此组合模型不仅提高了预测精度，而且避免了预测模型选择的难度，在大坝安全监测中具有较好的实用性。     

组合灰色预测模型在城市用水量预测中的应用

基于灰色预测理论,建立了残差灰色预测模型与等维递补预测模型两者相结合的组合灰色预测模型,可以对城市用水量进行预测。以青海省西宁市1998—2005年用水量作为建模数据,利用4种不同模型分别对2007年用水量进行预测。结果表明:组合灰色预测模型计算误差从基本模型的-2.06%下降到-0.34%,预测精度明显高于单一的灰色模型,具有预测精度高、简捷实用等特点。     

基于组合预测法的城市需水预测

建立指数平滑和灰色模型组合预测模型,采用改进熵值法确定权重系数,并运用组合模型对宁波市进行了需水预测。以宁波市2001～2015年城市用水总量为基础数据,2016年城市用水总量作为测试数据,预测结果显示,组合预测模型的相对误差只有0.17%,低于指数平滑预测的1.71%和灰色模型预测的1.19%,组合预测模型进一步提高了单一预测模型的预测精度。     

灰色系统电力负荷预测模型在北疆电网的应用研究

电力系统负荷预测的准确度和精度会对电力系统安全、稳定、经济、可靠性产生巨大影响.本文在对灰色系统理论的基础上,建立灰色系统电力负荷预测模型,并对模型应用到新疆北疆电网,对2020年电力负荷进行预测,其预测结果精度较为满意.灰色系统电力负荷预测是较为可靠的预测方法.     

基于残差灰色-马尔可夫链的生活用水量预测研究

针对传统GM(1,1)模型在用水量预测方面对非增长序列预测精度差、出现过拟合等问题,采用结合马尔可夫链修正的残差灰色模型预测生活用水量。首先在传统灰色理论预测的基础上,建立了改进残差灰色预测模型:对残差绝对值建立灰色模型,再结合马尔可夫状态转移矩阵判断残差预测值在tn时的正负号,对灰色预测值进行修正。将模型运用于河南省2007—2018年生活用水量预测,结果表明,传统灰色预测模型与改进残差灰色预测模型的平均相对误差分别为4.14%、2.04%,改进残差灰色预测模型的精度等级为"良";同时,改进后模型的后验方差也小于传统模型。这表明改进模型比传统灰色预测模型有更高的精度,拥有更好的可靠性,可以为用水量预测提供新的方法。     

城市需水量预测方法比较

为了提高城市需水量预测的精度,基于北京市2000—2011年的实际用水量数据,对比分析了BP神经网络预测模型、灰色GM(1,1)模型、非线性趋势模型和灰色-神经-趋势组合预测模型及其基于马尔科夫修正的各单项模型需水量预测结果。结果表明:组合预测模型优于各单项模型,基于马尔科夫修正的各模型优于各未修正预测模型。基于马尔科夫修正的灰色-神经-趋势组合预测模型预测精度最高、效果最好。     

组合模型在用水量预测中的应用

鉴于一个地区用水量的复杂性和非线性的特征,分别采用灰色预测模型、Logistic模型和龚帕茨模型预测成都市城市用水量.通过进行冗余检验,灰色预测模型是冗余方法,剔除冗余方法后,对Logistic模型和龚帕茨模型采用最小化方差的办法进行权重分配,建立了成都市用水量的组合预测模型.结果表明:与单项预测模型相比,组合模型的预测精度高,预测结果更加可靠.     

改进证据理论融合灰色神经网络的水质预测

针对水质预测过程中样本数据少的特点,引入了改进证据理论和灰色神经网络相结合的组合预测方法。首先利用灰色神经网络作为单一模型对水质进行初步预测,再用神经网络对预测结果进行分析建模,得到每个单一预测模型的可信度,最后采用改进证据理论进行融合决策,以获得各单一预测模型的权重,从而实现了水质的组合预测。实例分析结果表明,该方法拟合误差小、预测精度高。     

流域年径流量组合预测方法研究与应用

本文介绍了组合预测模型的原理,并以周期叠加外推法、平稳时间序外推法和灰色预测为子预测模型建立时变权最小方差组合预测模型。实例计算结果表明,时变权最小方差组合预测模型的预测精度优于3个子预测模型。组合预测模型理论依据充分,既可应用于流域年径流量的预测,又可推广到其他水文要素的预测。     

灰色神经网络组合模型及在滑坡预测中的应用

提出将灰色GM(1,1)预测模型与神经网络预测模型结合起来,建立灰色神经网络预测模型,对滑坡变形位移进行预测.此方法为串联型灰色神经网络组合模型,是指用神经网络识别灰色GM(1,1)所得的预测值和实测值之间的未知关系,去修正灰色系统所得的预测值.实例表明:此种预测模型预测精度高、所需样本少、有效以及在滑坡预测中有着良好的应用前景.     

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。     

一种改进的等维新息灰色模型及其在土石坝沉降预测中的应用

提出采用多层建模与等维新息灰色建模的联合方法预测土石坝沉降．该方法根据灰色理论的等维新息思想，采用参数递推公式计算灰色沉降模型的参数序列，并根据计算出的参数序列构建其预测模型，从而建立了反映系统时变特性的灰色预测模型．实例分析表明，本方法较好地反映了系统的时变性和灰色性，取得了较精确的沉降预测结果．     

改进组合预测模型在铁路隧道变形预测中的应用

变形预测是隧道信息化施工的重要依据,能有效判断隧道围岩的稳定性。为此,在传统组合预测的基础上,提出了基于局部权值和整体权值的改进组合预测方法,该方法既不失传统组合预测的简单实用特点,还能反映样本数据至预测节点长度对组合权重的影响,实现了对传统组合预测的改进;同时,针对局部权值和整体权值的叠加问题,提出了累加叠加和累乘叠加的思路,有效考虑了局部和全局因素对组合权值的影响;最后,将改进后的组合预测模型应用于工程实例,以探讨其可行性及有效性。结果表明:该组合预测模型较传统组合预测模型具有更高的预测精度,预测结果的相对误差均<2%;同时,在局部权值和整体权值的叠加过程中,累乘叠加的效果要略优于累加叠加的效果,累乘叠加具有相对更高的精度和稳定性。研究成果可为铁路隧道的变形预测研究提供一种新的思路。     

10 kV中压配电网应用电力空间负荷密度特性研究

针对传统方法在研究水电配电网电力空间负荷密度的特性时存在电力负荷密度预测精度较低、用电高峰期出现供电紧张、运行稳定性较弱、安全性较低等问题,提出一种基于DLBAN模型的电力空间负荷密度预测方法。利用跨小波空间算法对水电配电网电力扰动信号进行去噪,获取电力空间滤波信号,根据DLBAN构建电力空间负荷预测模型,对待测区块指定最合适的类标签进行修正。利用DLBAN预测模型完成配电网电力空间负荷密度预测,得到其属性呈正相关性,从而实现对水电配电网电力空间负荷密度特性研究。结果表明,在水电配电网的应用中,城市第二产业的负荷密度的稳定性较强;不同用户的休息时间与负荷密度具有较强的关联性;第三产业的用电时间具有周期性,且负荷密度较大,对整个水电配电网区域负荷密度的贡献度较大,且具有较高的预测精度。     

城市年用水量灰色预测研究

灰色预测模型要求原始数据序列满足指数规律,而实际上城市用水波动性大,无典型指数趋势变化,而一般呈代数曲线形式变化,因此本文提出了改进的灰色模型在城市年用水量预测中的应用,改进的灰色预测模型主要基于灰色预测模型一次累加的建模思路。将改进的灰色预测模型用于某城市的年用水量预测,结果表明:改进的灰色预测模型与传统的灰色预测模型相比,平均相对误差以及原点误差均较小,可用于该市的年用水量预测,为该市年用水的宏观调控与用水规划提供参考。     

基于优化非等时距权重傅里叶灰色模型的变形预测

针对传统非等时距灰色模型对变形预测精度偏低问题,首先在传统非等时距灰色模型的基础上引入权重系数优化生成序列,然后利用傅里叶变换函数对残差进行修正,建立了权重优化-傅里叶变换函数残差修正的组合预测模型;最后以某下承式集散拱肋拱桥为背景,对其主梁变形进行预测。预测结果表明：该模型预测值总体平均相对误差为2.4%,高于传统非等时距灰色模型,预测精度为1级,为主梁变形预测提供了一种有效的技术手段。     

大坝沉降变形的灰色预测分析研究

用实测沉降资料预测大坝沉降过程是目前国内外大坝沉降变形监测分析中常采用的一种方法,包括双曲线拟合法、指数曲线拟合法和基于灰色理论的GM(1,1)模型预测方法。由于灰色理论在预测时不需要较长的观测数列,且能通过动态预测模型,最大程度的反映新信息在预测中的作用,因此在沉降变形预测方面具有很大的优势。本文针对目前大坝沉降变形GM(1,1)预测分析中存在的一些问题,根据大坝沉降变形的特点,分析了沉降观测数据列长度、观测时间的不等步长性、数据累加方式等对建模预测精度的影响,探讨了用灰色等维预测模型动态预测非稳态沉降变形过程的方法,提出了灰色等维动态预测模型的维数尺度标准。     

组合预测模型在区域需水量预测中的应用

为实现水资源的合理利用与科学调配,准确的需水量预测方法是必不可少的。在采用多元线性回归模法、灰色预测模型以及神经网络模型进行区域需水量的基础上,结合信息熵原理确定各个单项模型的加权系数对需水量进行组合预测。计算结果表明,组合预测模型对各个预测模型的信息进行了优化整合,增强了预测的稳定性及精度,为水资源的合理规划提供了科学决策依据。