短期电力负荷的灰色GM(1,1)模型群组合预测

• 作者: 巨国娇 杨平
• 来源期刊: 电力科学与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 灰色预测 模型群 组合预测 最优加权
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 研究与分析/电力工程
• 页码范围: 33-38
• 分类号: TM715
• 字数: 4213字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-0792.2012.06.006

摘要

组合预测方法是一种性能优越的预测方法.由于电力负荷具有很多不确定因素,用单一预测模型进行预测时,其预测精度不高,为提高预测精度,提出组合预测模型.灰色GM(1,1)模型群能够很好地反映电力负荷的周期变化特性,而用不同时期的历史数据可反映不同的信息特征,因此,提出了基于远近数据的GM(1,1)模型群预测组合预测法.利用此方法对某地区的日电力负荷进行预测的算例结果表明:此方法的预测精度高于各单一模型的预测精度,且能够很好地反映日负荷变化的随机性和周期性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨平	上海电力学院电力与自动化工程学院	162	1579	19.0	33.0
2	巨国娇	上海电力学院电力与自动化工程学院	1	4	1.0	1.0