基于改進(jìn)灰色模型的中長(zhǎng)期電力負(fù)荷預(yù)測(cè).pdf

1、中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)在電網(wǎng)與電源規(guī)劃、改造、擴(kuò)建以及開發(fā)布局中至關(guān)重要，并且關(guān)系著電力系統(tǒng)安全、經(jīng)濟(jì)、有序的運(yùn)行。本文主要研究了GM(1,1)及其擴(kuò)展模型的內(nèi)在聯(lián)系、數(shù)據(jù)變換函數(shù)在灰色預(yù)測(cè)算法中的應(yīng)用以及多變量灰色變權(quán)組合模型的構(gòu)造與應(yīng)用，具體工作如下：
　　首先，本文分別介紹了離散灰色預(yù)測(cè)模型（DGM(1，1)模型）、GM(1，1)模型及其兩種擴(kuò)展模型，并分析了GM(1，1)模型存在的缺陷。通過A、B、C三省的實(shí)例，分析了上述四種模型

2、的內(nèi)在聯(lián)系，并就 GM(1，1)模型存在的缺陷，提出了優(yōu)化方法并建立了以下兩種改進(jìn)的灰色預(yù)測(cè)模型：
　?。?）基于數(shù)據(jù)變換與殘差修正的等維新信息灰色線性回歸組合模型：本文就數(shù)據(jù)光滑度與灰色算法預(yù)測(cè)精度之間的關(guān)系，采用了一種新型數(shù)據(jù)變換函數(shù)，并證明了該數(shù)據(jù)變換函數(shù)的有效性。為了進(jìn)一步研究該變換函數(shù)的特性，通過實(shí)例探究了函數(shù)y=arccot(xa)中不同a值對(duì) GM(1,1)模型計(jì)算結(jié)果的影響，并說明了在使用y=arccot(xa)對(duì)

3、數(shù)據(jù)進(jìn)行變換時(shí)，應(yīng)根據(jù)實(shí)際的數(shù)據(jù)特征，選擇恰當(dāng)?shù)腶值。本文將y=arccot(xa)數(shù)據(jù)變換函數(shù)引入到灰色線性回歸組合算法中，并針對(duì)灰色線性回歸模型存在的問題，利用殘差修正與等維新信息的方法構(gòu)建了基于數(shù)據(jù)變換與殘差修正的等維新信息灰色線性回歸組合模型。
　?。?）基于殘差修正與等維新信息的多變量灰色變權(quán)組合模型：本文分析了不同分辨系數(shù)對(duì)灰色關(guān)聯(lián)度的影響，并采用灰色關(guān)聯(lián)分析的方法篩選出最優(yōu)影響因素。針對(duì)GM(1，N)模型不能預(yù)測(cè)的問

4、題，采用MGM(1，N)模型對(duì)相關(guān)因素序列進(jìn)行預(yù)測(cè)，并將預(yù)測(cè)結(jié)果引入GM(1，N)模型中，一定程度上解決了上述問題。針對(duì)GM(1，1)、MGM(1，N)、GM(1，N)模型邊值選取、參數(shù)估計(jì)、背景值構(gòu)造不合理以及最優(yōu)組合模型權(quán)重固定不合理的問題，提出了基于殘差修正與等維新信息的多變量灰色變權(quán)組合預(yù)測(cè)模型。
　　本文將上述兩種算法應(yīng)用于中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)中，結(jié)果表明，改進(jìn)的灰色預(yù)測(cè)算法大幅度的提高了原有算法的預(yù)測(cè)精度，具有一定的實(shí)用性。