西安理工大学学报
西安理工大學學報
서안리공대학학보
JOURNAL OF XI'AN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
2012年
4期
449-452
,共4页
负荷预测%灰色模型%数据融合
負荷預測%灰色模型%數據融閤
부하예측%회색모형%수거융합
为了提高中长期电力负荷预测的精度,改进传统灰色GM(1,1)模型在中长期负荷预测中因部分原始背景数据的偶然性偏差而导致预测精度降低的问题,提出了将数据融合算法与GM(1,1)模型相结合以形成数据融合算法优化下的GM(1,1)模型.首先对特定年采用多个不同历史数据进行GM(1,1)模型预测,利用数据融合算法对多次预测值进行优化分析,获得优化后的预测结果,最后通过对某电力系统年用电负荷进行实例分析,证明数据融合优化下的GM(1,1)模型具有较高预测精度.实践证明所建立的模型对电力系统中长期负荷具有良好预测能力.
為瞭提高中長期電力負荷預測的精度,改進傳統灰色GM(1,1)模型在中長期負荷預測中因部分原始揹景數據的偶然性偏差而導緻預測精度降低的問題,提齣瞭將數據融閤算法與GM(1,1)模型相結閤以形成數據融閤算法優化下的GM(1,1)模型.首先對特定年採用多箇不同歷史數據進行GM(1,1)模型預測,利用數據融閤算法對多次預測值進行優化分析,穫得優化後的預測結果,最後通過對某電力繫統年用電負荷進行實例分析,證明數據融閤優化下的GM(1,1)模型具有較高預測精度.實踐證明所建立的模型對電力繫統中長期負荷具有良好預測能力.
위료제고중장기전력부하예측적정도,개진전통회색GM(1,1)모형재중장기부하예측중인부분원시배경수거적우연성편차이도치예측정도강저적문제,제출료장수거융합산법여GM(1,1)모형상결합이형성수거융합산법우화하적GM(1,1)모형.수선대특정년채용다개불동역사수거진행GM(1,1)모형예측,이용수거융합산법대다차예측치진행우화분석,획득우화후적예측결과,최후통과대모전력계통년용전부하진행실례분석,증명수거융합우화하적GM(1,1)모형구유교고예측정도.실천증명소건립적모형대전력계통중장기부하구유량호예측능력.
