灰色理论在电力系统负荷预测中的应用

结合一个实例，提出了用灰色理论模型来预测电力系统负荷的方法。     

电力负荷预测的灰色随机组合模型

年电力负荷具有稳定增长的趋势成分和随机成分．由灰色模型描述趋势成分，由自回归模型刻化随机成分，两者叠加，即灰色随机组合模型，可反映年电力负荷的变化特性．实例验证表明，该途径是可行而有效的．     

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。     

改进灰色神经网络模型在电量预测中的应用

研究过程中分析比较了人工神经网络和灰色模型的优缺点,尝试将人工神经网络模型与改进灰色模型进行有机结合,从而提出了改进灰色神经网络模型。新的耦合方式发挥了灰色预测方法中累加生成的优点,便于神经网络进行训练,又避免了灰色预测方法带来的误差,提高了预测精度,是一种新的有益探索;为实际工程应用提供了重要的参考。     

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.     

数据挖掘在电力负荷预测中的应用

从寻求准确预测电力系统负荷的目的出发,提出了利用数据挖掘方法将电力系统大量的历史负荷数据按照相应影响因素进行分类,建立负荷预测的决策树,该方法克服了其他线性预测方法带来人为误差的缺陷。着重介绍了生成决策树的C4.5算法,该算法利用样本数据的熵值进行分类;完整阐述了基于决策树技术的负荷预测技术,包括样本数据的预处理、数据离散化和决策树的生成和剪枝;最后通过具体的算例验证了上述方法的可行性。     

基于灰色周期组合模型的电力月度负荷预测方法

传统的灰色预测模型只能反映用电负荷的总体变化趋势,不能反映用电负荷随季节的波动特征。基于月调节指数,提出了灰色周期组合预测模型,研究了同时考虑2种趋势复杂的月度负荷预测问题,算例表明,与传统的预测方法相比,组合预测方法较好地提高了预测的精度。     

基于灰色系统理论的电力负荷预测研究

利用灰色系统理论建立电力负荷预测模型,并将其加以改进,应用结果表明改进的灰色预测模型具备较高的精确性和可靠性.     

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。     

灰色系统理论在城市需水量预测中的应用

针对城市需水量特点，运用了具有适用性广，预测准确率高等优点的灰色系统预测模型并对该模型的精度进行了检验。最后用实例验证了该模型用于预测城市需水量的可行性及有效性。     

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。     

容县电网调峰探讨

概述县电网负荷现状，提出调峰基本设想。以小水电为主，近期改造扩容，中期继续开发小水电，远期拟设抽水蓄能电站，规划了改造扩容的方案。     

现代电力系统病态潮流算法的研究

从病态潮流的研究意义、成因和特点出发,论述了电力系统病态潮流的各种算法。针对现代电力系统潮流不易收敛的特点,介绍了大规模电力系统的潮流算法并对各种算法进行了比较分析。对病态潮流算法的研究方向进行了展望。     

新滩滑坡非线性动力学模型方法研究

 利用非线性动力学模型方法的动态特性，结合实测资料和数值计算，构建了滑坡时间预测问题的滑坡非线性灰色预测模型和非线性混沌预测模型， 通过反演和优化而得出滑坡预测问题的计算的结果。经实例验证，效果较好。     

基于水文水动力学耦合的洪水预报模型研究及应用

为了提高下垫面变化剧烈流域的洪水预报精度,在传统流域水文模型的基础上耦合水动力学模型,建立水文水动力耦合洪水预报模型。首先利用水文模型获得某一断面的流量过程作为水动力学模型的边界条件;之后利用一维水动力学模型进行河道洪水演进计算,推求流域出口断面的流量过程;最后以烟台市外夹河流域为例进行验证。结果表明,所建水文水动力耦合模型模拟的产流合格率较高,流量过程与实测值吻合,在一定程度上弥补了集总式水文模型不能考虑河道内复杂水流运动的不足,因此对具有复杂水文、水力条件的流域的洪水预报具有重要的指导意义。     

土石坝沉降预测中的多变量灰色预测模型

当观测资料的数据量少，而又存在多个相互影响或关联的变量时，常用的灰色预测模型GM(1，1)不能全面考虑多个变量。本文采用自适应MGM(1,n)模型——多变量灰色预测模型，较好地解决了这一问题。MGM(1，n)模型是GM(1，1)模型在，n元多变量情况下的推广，其参数能够反映实际工程或社会系统中多个变量间的相互影响、相互制约的关系。内容包括：建模变量的选择，建立n元微分方程组，求解变量的时间响应函数和模型检验。通过对某土石坝观测资料的计算，表明这一方法是可行和有效的。对比其他几个模型．如GM(1,1)等，MGM(1,n)模型能反映出变量间的相互影响，从而获得较好的预测效果。