基于灰色系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡的周、月負荷預測綜合模型.pdf

1、周、月負荷預測對電力系統(tǒng)規(guī)劃和運行是非常重要的。本文的目的是探討如何準確的進行周負荷預測和月負荷預測。 本文較為詳細的介紹了灰色預測技術和人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測技術。在分析兩種預測技術的優(yōu)缺點后，針對它們的互補性總結出五種基于灰色系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡的綜合模型：并聯(lián)型綜合模型、串聯(lián)型綜合模型、灰色系統(tǒng)輔助神經(jīng)網(wǎng)絡型綜合模型、神經(jīng)網(wǎng)絡輔助灰色系統(tǒng)型綜合模型和補償型綜合模型。 結合本文來源(河南省負荷預測項目)關于周、月負荷預測的相

2、關要求，選擇串聯(lián)型綜合模型進行建模。所謂串聯(lián)型綜合模型是指將不同灰色預測模型的預測結果作為神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型的輸入，利用神經(jīng)網(wǎng)絡強大的非線性映射功能在其輸出端得到精度更高的預測結果。在灰色預測中通過對歷史數(shù)據(jù)作不同的取舍可以建立不同的灰色模型，不同模型的預測值不同，因此預測結果是一個區(qū)間而非一個值。在此區(qū)間中找出一個預測精度最高的模型來比較困難，因為不同階段最好的灰色模型并不固定，而且采用一種模型進行預測會產(chǎn)生風險，因為影響負荷變化的因素