改进的GM(1,1)模型在中长期负荷预测中的应用

• 作者: 李永在 王焱 王端 范成贤
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷预测 灰色关联 加权组合 参数修正
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 13-15,19
• 分类号: TM715|TP39
• 字数: 3564字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2012.05.004

摘要

针对灰色 GM(1,1)模型不适合中长期电力负荷预测的特点,对其进行了改进,提出一种新的模型:具有参数修正的灰色关联度加权组合预测模型.在此模型中采用数据分段预测,同时,为了防止预测数据增长过快,误差过大,对每个分段模型进行了参数修正,然后对修正后模型的预测数据进行加权组合,这样,不仅使影响负荷的某些因素能够相互抵消或削弱,同时又能阻止预测数据过快增长,使预测更准确.通过对某个地区的负荷进行预测,验证了此模型的有效性,取得了很好的预测结果,具有一定的理论和应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范成贤	山东大学电气工程学院	13	119	7.0	10.0
2	王焱	济南大学控制科学与工程学院	32	405	12.0	19.0
3	王端		8	8	1.0	2.0
4	李永在	天津大学电子信息工程学院	15	60	5.0	7.0