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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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利用灰色控制理论对德山开发区电力需求量进行预测.用生成方法对原始数据进行处理,消除了影响电力需求量的众多非重要因素,并从原始数据中挖掘有用的信息,建立微分拟合方程,基于残差修正提出滑动平均法改进型灰色预测模型,增加当年数据的权重,避免数值的过度波动.德山开发区电力负荷预测结果表明该模型能有效提高预测精度. 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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灰色GM(1,1)模型是一种较有效的负荷预测模型,然而由于电力负荷具有多样性,导致对某些变化规律的负荷预测误差较大,精度不能满足要求,在实际应用中具有一定的局限性。对灰色GM(1,1)模型进行必要的改进,利用等维新信息递推模型进行负荷预测,通过实例分析表明,可提高预测的精度。 相似文献
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基于灰色傅里叶变换残差修正的电力负荷预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
提出基于灰色傅里叶变换残差修正的负荷预测模型,首先运用滑动平均法对原始数列进行改进,减弱异常值的影响;然后运用傅里叶变换对一般灰色预测模型进行改进,通过对残差进行修正,消除样本数据中偶然因素的影响.算例分析表明,与一般灰色预测模型和马尔可夫残差修正模型相比,该模型的预测精度有所提高,证明了该模型的有效性和实用性. 相似文献
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灰色模型在电力负荷预测中的应用与改进 总被引:6,自引:0,他引:6
灰色GM(1,1)模型是一种较有效的负荷预测模型,然而由于电力负荷具有多样性,当负荷增长曲线不是G型时,其预测误差较大,精度不能满足要求,在实际应用中具有一定的局限性。对灰色GM(1,1)模型进行必要的改进,通过实例分析,利用等维新息递推模型、组合灰色模型进行负荷预测,可大大提高预测精度。 相似文献
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改进Verhulst模型在饱和负荷预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为实现对宏观负荷的饱和时间点、饱和规模的预测,提出了一种基于改进Verhulst模型的饱和负荷预测方法。针对饱和负荷预测时间跨度长、负荷规模增长呈现"S"型的特点,将等维新息递补技术引入灰色Verhulst模型,使预测结果能够更科学合理地反映用电需求的发展规律。采用残差修正的思想,构造Verhulst残差修正模型,实现对用电需求的分析与预测。最后,通过实例分析说明该方法的有效性。 相似文献
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马尔科夫理论在中长期负荷预测中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
针对灰色预测模型对随机波动性较大的数据序列拟合较差、预测精度较低的情况,提出了一种基于马尔科夫灰色残差修正的预测模型,该模型考虑到马尔科夫理论中转移概率可以反映随机因素的影响、适用于随机波动较大的动态过程的特点,将其与灰色预测模型进行有机结合.文中一方面利用马尔科夫链对电力负荷的未来残差值进行修正;另一方面运用马尔科夫... 相似文献
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为了提高负荷预测的准确性,引入了组合预测模型,通过综合单一预测模型的优点,得出更为准确的结果.文中通过引入2个参数,将组合模型问题转化为极值问题,采用进化规划作为优化方法.最后运用文中所述的组合预测方法与传统的几种单一模型,分别对盐城市区的供电量和最高负荷的历史数据进行计算,比较发现组合预测模型的预测误差要小于任一单个... 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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基于改进灰色模型的超短期负荷预测 总被引:6,自引:1,他引:5
通过分析现行的超短期负荷预测方法存在的问题,提出了应用灰色模型纵向预测和横向趋势外推修正的超短期负荷预测新方法.引入最新的历史负荷信息,对纵向预测的近似曲线进行修正,纵向预测值能反映出总体的发展规律,而横向修正值又体现最新态势变化,并把选择相似日的新思路融合在预测过程中.用实际数据检验表明,该方法能对预测精度有所改善,具有较好的工程实用性. 相似文献
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组合预测方法在电力系统负荷预测中的应用研究 总被引:2,自引:0,他引:2
组合预测方法是一种性能优越的预测方法。选择了电力负荷预测精度较高的两种单一预测模型——无偏灰色预测模型和时间序列预测模型,通过它们建立了三种不同的组合预测模型,对我国电力负荷进行了预测,验证了组合预测模型的优越性。最后,通过对三种组合预测模型的预测结果进行对比,选择一个最适合电力负荷历史数据的模型,通过该模型对我国社会用电量进行预测,获得了较好的预测效果。 相似文献