广东省博罗县中长期电力负荷预测的研究

基于中长期电力负荷预测受诸多不确定因素的影响,结合广东省博罗县电力负荷的发展情况,建立了一种基于灰色系统理论的中长期负荷组合预测模型,旨在提高博罗电力负荷预测的准确度。对传统灰色预测模型进行了改进,引入二次指数平滑法对原始数据进行修正,构造一个新的样本序列,并构建灰色等维新息预测模型。然后将改进后的GM(1,1)模型与一元二次回归模型进行线性组合,该预测模型精度高,其结果对博罗电力生产实际具有指导意义。     

线性回归与灰色理论在用电量预测中的应用

针对电力资源存在的电力短缺和电力浪费现象,结合用电量增长的特点,选取全省GDP、人口总数、人均地区生产总值、工业生产总值等作为预测指标,应用优化的多元线性回归模型和灰色GM(1,1)模型对陕西省来年的用电量需求进行预测,所得的2组预测值拟合度较好。之后对2种模型进行耦合再进行预测,其结果比单纯使用多元线性回归模型或使用灰色GM(1,1)模型得出的结果更优。结果可见预测模型精度较好,具有一定的实用性,对电力相关部门的生产规划有一定的借鉴价值。     

灰色微分方程的参数改进

分析了在求解微分方程(1)时由于给定的定解条件的不合理性,结合灰色系统理论和多元统计分析的原理,提出使用拟合原始数据的曲线方程近似代替微分方程求解中的参数常数C,使得预测方程得到一定的改进.     

G(1,1)灰色模型与灰色线性模型预测法比较及应用——以商洛市房地产发展现状为例

运用实例和统计分析的方法,对统计预测中常用的G(1,1)灰色模型预测法和灰色线性模型预测法进行比较,得到了两种模型在实际预测中的精确度.并通过检验分析,得到了在什么情况下用G(1,1)灰色模型预测,在什么情况下用灰色线性模型预测.     

一种新型的职工需求量预测模型

我们采用灰色预测方法与平均增长量外推法相结合，建立了一种新型的预测模型——灰色组合预测模型、用多种方法检验，都说明该模型的精确度较高，预测结果可信．进而用它预测出某企业在1990年至2000年各年的职工需求量。     

短期现货电价多因素灰色预测模型

电力市场中,电能交易效益最终通过电价体现,对市场参与者来说,提前知道电价信息意义重大。灰色预测模型无需任何原始序列的概率分布模型,可以实现少数据建模。现货电价具有的性质符合灰色变量的特征,本文在介绍原有灰色预测模型在电价预测方面应用的基础上,提出同时考虑负荷因素和市场力影响因素的GM(1,3)短期现货电价多因素灰色预测模型,通过实例验证,证明该模型在电价预测精度方面相比较原有模型有所提高,预测效果更好。     

“双碳”目标下基于GM(1,1)算法的黑龙江省“电力及建成区绿化覆盖率”预测

在“双碳”目标下,电力行业、建成区绿化已成为服务全社会碳减排、支撑经济社会低碳转型的关键领域.而预测是系统规划和运行的基础.采用时间序列即灰色模型GM(1,1)预测方法,对黑龙江省近6年的电力消费量、建成区绿化覆盖率、水力发电量累计值、风力发电量累计值进行预测.预测结果显示,后验差比值c最大值为0.0358,相对残差检验值、多数的级比偏差值均小于0.1,预测结果精度较高,且与传统的需求预测方法相比,对历史数据的依赖也更小.     

基于神经网络误差修正的灰色广义预测控制

提出一种基于神经网络误差修正的多步灰色广义预测控制算法,采用神经网络对灰色系统的建模误差进行预测,同时根据新信息优先的原则,用最新预测误差不断更新神经网络建模数据,对新出现的误差具有动态补偿动力,最终预测值为模型预测值与预测误差之和,有效地抑制模型误差的影响,增强灰色广义预测的鲁棒性.仿真结果验证了该算法的有效性.     

基于两次改进的灰色-马尔可夫模型的太原房价预测

针对灰色-马尔可夫预测模型,先是利用多项式拟合对灰色预测曲线进行改进,然后利用递进转移概率矩阵对上述模型再次进行改进.最后将上述五种模型对太原最近两年的房价进行预测,并对各个模型的结果进行平均相对误差、后验差比值等分析,结果表明,两次改进的灰色马尔可夫模型优于其它四种模型.     

基于GMM模型的玉米产量预测

鉴于玉米产量受多种复杂因素的影响,并具有较大的随机性和波动性,建立了一种灰色理论和马尔可夫相融合的玉米产量预测模型.首先采用灰色关联法筛选玉米产量影响因子,然后将其输入到灰色系统中构建玉米产量的灰色预测模型,最后使用马尔可夫模型对灰色模型的玉米产量预测结果的残差值进行修正,以提高玉米产量预测精度.实证分析结果表明,提出的预测模型具有较好的预测精度,完全能满足玉米产量预测精度的要求.     

苎麻纤维细度测试的灰色优化GM*(1,2)模型与误差分析

采用灰色系统理论建立了苎麻纤维Tex数Y与投影宽度X之间的灰色GM (1,2)模型和灰色优化GM^*(1,2)模型.通过误差分析与对比,指出利用灰色优化模型可以真实地拟合苎麻纤维投影宽度和Tex数真值之间的关系.为生产工艺控制、产品质量检验和监督提供了一种简便而科学的方法.     

中国电力消费多尺度时空格局分析——基于DMSP-OLS夜间灯光数据

对美国国防气象卫星计划（defense meteorological satellite program，DMSP）上的操作线性扫描系统（operational linescan system，OLS）所获取的夜间灯光数据进行校正，结合省级电力消费量构建2000—2013年省级尺度电力消费模拟模型。模型的拟合优度为0.714 9，这表明模拟模型有效。在此基础上反演出市级、县级和栅格级电力消费量，最后采用全局空间自相关和局部空间自相关分析多尺度电力消费时空演变格局。结果表明： 2000—2013年中国电力消费呈现显著增长趋势。电力消费总量由2000年的13 606.29亿kWh增加为2013年的53 423.39亿kWh。京津冀地区、长三角地区和珠三角地区是高电力消费聚集区域，西部地区则呈现低电力消费集聚态势，可见电力消费量分布呈现胡焕庸线特征。栅格、省级、市级和县级尺度电力消费量呈现出一致的分布趋势，不同地区电力消费存在着差异性。市级尺度是模拟电力消费的有效行政单元。2013年12.9%的省份、16.56%的城市和40.95%的县域电力消费呈现出局域空间相关性。     

短期电力负荷预测的模糊神经网络方法

针对短期电力负荷的复杂性和不确定性,提出一种应用模糊神经网络的短期电力负荷预测模型. 该模型具有神经网络的强有力学习能力. 由于利用了模糊理论处理非线性问题的能力以及从海量数据中抽取相似性的功能,因而弱化了神经网络对样本的依赖性,增强了外推性,可在一定程度上减少学习时间,并充分考虑气温变化对负荷的影响. 实验结果表明,该模型对短期负荷有较好的预测精度,具有实用价值.     

新陈代谢GM(1,1)模型在现代有轨电车沉降预测中的应用

目前灰色模型在建筑物、边坡、高铁等领域的沉降预测中的应用研究较多,而在现代有轨电车中的沉降预测中应用比较少,并且现代有轨电车在运营阶段的沉降变化量较小。用灰色GM(1,1)模型和新陈代谢GM(1,1)模型对有轨电车筏板的沉降监测点的监测数据进行预测并比较。结果表明,新陈代谢GM(1,1)模型剔除了旧数据,增加了新的预测数据,提高了模型预测精度。验证了模型在现代有轨电车筏板进行沉降预测的可行性,为今后类似情况的沉降监测预测提供参考和借鉴。     

河谷型城市土地利用变化趋势研究--以兰州市西固区为例

在分析兰州市西固区土地利用特点的基础上 ,将土地利用分为农业用地、居民点及工矿用地、交通用地和其它用地 ,利用本区 1 987年～ 1 999年的土地利用统计资料 ,建立灰色动态预测 GM( 1 ,1 )模型 ,对西固区未来 2 0年的各类土地利用作出预测 ,定量描述它们的变化趋势 .模型的计算结果显示 ,农业用地有下降趋势 ,居民点及工矿用地、交通用地增长较快 ,其它用地稳中有减 .然后根据西固区实际 ,结合河谷型城市共有的特征 ,采用定性定量相结合的方法分析了河谷型城市土地利用变化的特定规律 ,并提出解决此类城市土地供需矛盾的一些建议     

基于数据仓库的电能量计量数据库系统的设计

提出基于数据仓库的电能量计量数据库系统的设计。在此基础上,设计一数据仓库结构模型,并给出解决这一类问题的思想方法以及系统设计的功能实现;采用该技术,我们可对电网各部门提供电能量计量数据个性化服务,并为电力企业管理者提供电能量计量数据信息的分析及决策支持。     

DB—1型电力系统安全保护装置的研制

ＤＢ－１型电力系统安全保护装置是一种新型的多功能双向保护设备，应用于２２０Ｖ工频交流电路中，对过电压，欠电压，强电和雷电干扰，触电，漏电和电线短路失火等事故均良了有防护作用，并且具有加电延时功能，防止损害贵重电器的突出特点，其控制电路按功能模块设计，用户可根据需要灵活组合，应用方便可靠。     

改进型灰色神经网络模型在水质预测中的应用

介绍了三类改进的灰色模型和BP神经网络。将三类改进的灰色模型与神经网络进行组合,得到改进型灰色神经网络组合模型,将一维序列通过三个改进的灰色模型得到三组值作为神经网络的输入,原始序列作为神经网络的输出,训练得到最佳神经网络结构。将组合模型应用到嘉陵江磁器口断面总磷浓度的预测中,结果表明:(1)用该组合模型进行预测,相对误差均在5%以下,预测精度较高,取得了较理想的预测效果;(2)WPGM(1,1)、pGM(1,1)、CGM(1,1)、组合模型预测的平均相对误差分别为5.05%、34.01%、33.65%、3.02%,与单一灰色预测方法和灰色神经网络模型相比,组合模型的适应能力和预测推广能力更好,预测精度更高。     

灰色系统理论在旅游客源市场预测中的应用

运用灰色系统理论,以全国主要海外客源市场游客数量的历史序列数据为依据,探讨了GM(1,1)灰色预测模型在旅游客源市场预测中的应用问题.