基于改进的GM(1,N)灰色关联模型预测铅酸蓄电池容量

铅酸蓄电池由于其容量大、成本低、自放电率低等优点是应急电源（EPS）系统的基本组成部分,剩余容量作为衡量蓄电池能力指标的重要参数直接影响着系统的安全运行。引入电池的端电压、内阻两个参数作为容量的两个关联因素,建立多因素关联分析的GM(1,N)灰色模型,并对模型进行了改进,针对影响模型预测精度的关键量“均值序列加权参数”提出了一种合理有效的选取方法,最后的预测实例验证以及误差分析表明,该方法具有操作简单、算法复杂度低而且预测精度高的优点,有很强的实际应用价值.     

灰色系统在蓄电池失效预测中的应用

依据蓄电池内阻与剩余容量之间的非线性关系,采用灰色预测系统的GM[1,1]模型,实现对铅酸免维护蓄电池失效的预测。这种方法取代了传统的电池容量试验方法,取得了很好的效果。     

遗传算法改进灰色RBF模型在负荷预测中的应用

灰色模型和神经网络作为常用的负荷预测方法虽应用较广,但各有缺陷.将两者结合起来一定程度上能实现双方的互补,但是存在的局部最优和收敛性问题一直没有很好的解决.利用遗传算法鲁棒性强、收敛速度快以及全局定位能力强的功能,代替传统的最小二乘法对GM(1,1)模型的参数进行高效求解,可以避免陷入局部最优,实现全局最优.将优化后的...     

基于改进GM(1,N)灰色关联模型的铅酸蓄电池容量预测

铅酸蓄电池由于其容量大、成本低、自放电率低等优点是应急电源(EPS)系统的基本组成部分,剩余容量作为衡量蓄电池能力指标的重要参数直接影响着系统的安全运行。引入电池的端电压、内阻两个参数作为容量的两个关联因素,建立多因素关联分析的GM(1,N)灰色模型,并对模型进行了改进,针对影响模型预测精度的关键量"均值序列加权参数",提出了一种合理有效的选取方法,最后的预测实例验证以及误差分析表明,该方法具有操作简单、算法复杂度低而且预测精度高的优点,有很强的实际应用价值。     

灰色预测技术研究进展综述

灰色预测技术是灰色系统理论的重要分支之一。分析了GM(1,1)模型的性质、GM(1,1)模型的改进与优化、GM(1,1)模型参数估计、GM(1,1)模型初始条件优化、GM(1,1)模型的扩展与应用及幂模型的研究进展;最后对灰色预测模型的未来研究方向提出了建议。     

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。     

基于灰色-周期外延组合模型的电力负荷预测

提出了灰色–周期外延组合模型,即在一般灰色模型GM(1,1)的基础上建立残差周期外延模型,并提取优势周期以重新构造新的数据序列,再将不同周期同一时刻的值叠加。该模型兼顾了电力负荷的增长性和周期波动性二重趋势,较好地克服了上述二重趋势引起的负荷变化非线性组合特征给精确负荷预测带来的困难。实例计算结果表明该模型明显地提高了电力负荷预测精度。     

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。     

基于灰色理论的中长期负荷预测

对负荷预测中的灰色预测方法进行了深入的研究,找出了灰色建模的局限性并提出了改进方法.通过对负荷原始数据序列的预处理及优化,增强了灰色预测对波动负荷数据序列的处理能力,利用等维新息递推GM(1,1)模型进行预测,保证了预测能够较为充分地利用新信息.经过改进之后的模型,扩展了普通GM(1,1)模型的适应范围,提高了预测精度.利用实例将改进模型与普通GM(1,1)模型进行比较,证明改进模型具有比普通GM(1,1)模型误差小、精度高的优点.     

基于GM(1,1)模型与灰色Verhulst模型的风速预测

在阐述灰色系统理论的基础上,将GM(1,1)模型与灰色Verhulst模型应用至风力发电预测中,最终利用这两种模型分别对某日10:20至11:00的风速数据进行分析建模,预测11:10与11:20的风速.最后通过残差分析得出Verhulst模型的预测精度更高,更适合应用于风速预测分析.     

改进型灰色模型在铅蓄电池失效预测中的应用

铅酸蓄电池作为装甲车辆的启动和辅助电源,其性能状况直接影响着供电系统的安全稳定运行.在对现有铅酸蓄电池灰色预测模型深入分析的基础上,针对GM(1,1)模型要求原始数据序列等时距的局限性,提出了基于拉格朗日插值法等时距优化处理的数据序列的GM(1,1)预测模型,为判断蓄电池是否失效提供依据,避免了传统的容量试验带来的弊端...     

改进灰色GM(1,1)模型的EAST快控电源输出电流预测

针对非模型PID控制难以克服参数变化、时滞的固有缺陷,为优化托卡马克装置中应对等离子体垂直不稳定位移的主动反馈控制,通过改进灰色GM(1,1)预测模型对基于级联H桥拓扑的EAST快控电源的输出电流进行准确预测以优化控制参数.灰色GM(1,1)预测模型适用于小样本、贫信息系统,所需建模样本少、计算简易.预测拟合序列的差异...     

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。     

GM(1,2)短期现货电价灰色预测模型

在电力市场中,电价预测对市场参与者具有非常重要的意义。该文检验了GM(1,2)灰色模型在现货电价预测中的应用效果。在对GM(1,2)模型进行修正的基础上,分别建立了计及负荷因子的预测模型和计及预测时刻前一小时电价的预测模型,并对模型进行了等维新息处理。对美国PJM电力市场的峰荷时段、腰荷时段和低谷时段的LMP实时电价分别进行了预测。预测结果表明,计及预测时刻前一小时电价的预测模型具有较好的预测效果。     

基于灰色理论的航空发动机剩余寿命预测

针对航空发动机健康监测数据繁杂、性能退化特征不明显、缺乏有效的健康指数构建与剩余寿命预测难的问题,提出了基于灰色理论的多监测参量优化选择与融合及全阶时间幂灰色预测模型(FOTP-GM(1,1))方法。首先,采用灰色关联分析法对航空发动机的高维监测物理参量的性能退化状态表征能力进行参数化度量,结合线性相关分析对监测参量进行优化选择;其次,利用灰色接近关联度对优化选择的特征进行加权融合,构建航空发动机的统一健康指标(HI),并以训练发动机HI失效阈值为参照,采用滑动窗欧氏距离比对法确定测试发动机的HI失效阈值;最后,采用FOTP-GM(1,1)对测试发动机的剩余寿命进行预测。通过实验分析,该方法能够有效地对航空发动机的剩余寿命进行预测,并比传统方法得到更高的预测准确度,该方法为实现航空发动机的故障预测与健康管理提供一种新的思路与手段。     

基于改进灰色预测与熵权融合体系的变压器寿命预测研究

文中提出了一种基于熵权融合体系与改进灰色预测理论的变压器寿命预测模型。该模型采用的健康指标体系基于熵权法对变压器层次分析和可靠性指标两个方面进行了融合,并充分考虑运行环境、负荷情况与故障缺陷等相关因素,提出了适应于运行实际的健康指数修正因子,提高了变压器健康状况评估的全面性及客观性。通过实例验证表明,模型预测结果合理有效,能够对变压器寿命预测和检修决策工作的开展提供指导与建议。     

基于改进遗传算法的电容器优化配置

提出一种改进的遗传算法,应用到配电网的固定电容器与可投切电容器最优容量的配置与安装位置的选择中。在算法中将电容器的安装位置与安装容量视为离散变量,将电容器购买费用,安装费用,维护费用与系统有功损耗支出的总和最小作为目标函数。并针对简单遗传算法的一些不足之处(如搜索效率不高和过早收敛),将遗传操作过程中的编码、选择、交叉、变异和中止条件进行了改进。然后将其应用在一个27节点的配电网络中,取得了良好的效果。