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灰色GM(1,1)预测模型,在负荷预测中得到了广泛应用,但是也有其局限性。当数据灰度越大,预测精度越差,并且不太适合经济长期后推若干年的预测,在一定程度上是由模型中的参数 造成的,为此引入向量 ,建立蚁群灰色模型,然后与神经网络模型相组合,即建立蚁群灰色神经网络组合预测模型。实证分析表明,该预测方法是合理有效的,与传统的预测方法相比,提高了预测精度,具有较好的实用价值。 相似文献
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电力负荷系统是典型的灰色系统,电力负荷特性指标的预测具有直接的经济意义.灰色GM(1,1)模型在电力系统负荷预测领域中得到了广泛的应用.通过时GM(1,1)模型做一些改进形成等维新息模型和基于边值条件修正的GM(1,1).实例证明,改进的模型大大降低了预测误差,预测精确度满足了用户的要求. 相似文献
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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。 相似文献
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针对传统电力负荷预测方法在实际应用中的局限性,提出利用灰色等维递补模型预测电力系统用电负荷,分析预测模型的建立过程,介绍灰色模型的应用情况,对比说明灰色等维递补模型比传统GM(1,1)模型预测的精度更高。 相似文献
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中长期电力负荷走向趋势曲线往往呈S型,直接运用灰色GM(1,1)模型预测会造成较大的偏差。针对负荷曲线固有的发展趋势,根据曲线发展的不同阶段分阶段预测,采用GM(1,1)模型进行第一阶段的预测,采用残差修正模型进行第二阶段的预测。在分阶段预测的基础上,根据每一阶段的预测精度分配权重,进行组合预测。该方法将数据本身发展趋势和模型固有优点相结合,预测结果表明该方法在提高精度上有可行性。 相似文献
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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。 相似文献
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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... 相似文献
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针对电力负荷预测序列存在随机增长特性和非线性波动性,灰色神经网络模型能够有效地反映序列增长特性和对非线性关系进行拟合.引入灰色关联度作为确定组合预测权重的依据,以序列整体拟合优化为目标,从而找到能够代表序列内在变化规律性的组合权重,使总体预测精度得到提高. 相似文献
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基于灰关联加权组合模型的电力负荷预测研究 总被引:6,自引:0,他引:6
针对灰色系统理论中的预测模型(简称GM(1,1)模型)不太适于中长期负荷预测的不足,以及由历史负荷数据的不同时段建模形成预测灰区间的特点,提出了灰关联加权组合修正方法。从历史负荷与其拟合数值的灰关联度挖掘出负荷发展的“远、近”趋势,对灰区间值进行加权组合,大大提高了GM(1,1)模型的预测精度。使用该方法对某一地区未来几年的负荷预测得到了较为理想的结果,说明该方法对中长期负荷预测非常有效,弥补了GM(1,1)模型在该领域内使用的缺陷,具有一定的理论价值和实际应用价值。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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在实际预测中,原始数据往往呈现空穴序列,无法直接应用传统的基于等间距序列数据的灰色模型对其进行预测。提出直接利用有限的、不连续的观测点数据建立GM(1,1)模型,并利用遗传算法确定模型参数。最后,以某地区的电力系统负荷为算例,分别采用该文直接基于原始空穴序列建模和传统的内插数据后再建模,并将两种模型的预测结果进行了分析比较。结果表明,与传统内插GM(1,1)模型相比较,基于空穴序列的GM(1,1)模型的模型精度和预测精度均较高。 相似文献