基于改进灰色模型的电力数据预测方法研究

• 作者: 孔祥靖 韩松 郝成亮 李黎滨 白殿臣
• 来源期刊: 电子设计工程
• 关键词: 灰色模型 电力负荷预测 预测精度 模型参数
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 电力电子技术|Power Electronic Technology
• 页码范围: 139-143
• 页数: 5页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.14022/j.issn1674-6236.2021.05.029

摘要

针对传统灰色模型在多原始数据、长时间尺度的负荷预测情景下预测精度差的问题,文中分析了灰色模型(Gray Model,GM)的基本原理,并提出相应的改进措施,其中包括原始数据的加权处理、选取合适的初始条件及自适应优化模型参数.并将改进灰色模型(Improved Grey Model,IGM)应用于电力负荷预测.通过算例分析结果表明,无论在短期负荷预测还是在中长期负荷预测的情景下,所提出基于改进灰色模型的电力负荷预测方法相比于传统灰色模型,均具有更高的预测准确性,能够为电力系统的安全、稳定运行以及合理的规划提供重要支撑.