优化灰色模型在负荷预测中的应用

论述了用优化灰色理论进行电力系统负荷预测的建模过程。通过指数平滑法对原始负荷数据进行预处理 ,把有起伏特性的原始数据序列改造成规律性强的序列 ,再利用优化灰色模型进行预测 ,提高了预测精度 ,该方法简捷实用 ,经实际算例校核证明 ,可以作为中期电力负荷预测的理想工具     

灰色残差修正模型在中长期负荷预测中的应用

电力系统负荷预测是电力系统发电计划的重要组成部分,也是电力系统经济运行的基础。本文在应用GM（1,1）模型的基础上,建立了两种应用残差对预测数据进修正的模型。实例表明本文提出的方法较传统GM（1,1）模型有更高的精度。     

灰色模型及其在我国报纸发行量预测中的应用

本文讨论了灰色模型的机理和特点,建立了描述我国报纸发行系统发展规律的灰色动态模型,并据此对报纸发行量进行了预测。研究结果表明:灰色预测方法的精度高于传统的确定性趋势预测方法,尤其适合于对信息量不足、作用机制不确定的抽象系统进行中短期预测,从而为科学决策提供依据。     

组合灰色预测模型在电力负荷预测中的应用

基于灰色预测理论,研究了基本灰色预测模型及其几种传统改进模型的原理和它们在电力负荷预测中存在的局限性,提出了电力系统中长期负荷预测的实用新方法--组合灰色预测模型.以实际算例为基础,应用基本灰色预测模型和传统改进模型以及组合灰色预测模型分别对电力负荷进行了预测,并进行了分析比较.结果表明,用灰色理论预测电力负荷,理论可靠、方法简单.对于中长期电力负荷预测这样复杂的问题,组合灰色预测模型具有预测精度高、简捷实用等优点,该方法可作为中长期电力负荷预测的工具之一.     

电网负荷预测的无偏灰色预测模型

在传统灰色预测模型的基础上作者已提出了一种改进模型,该模型消除了传统灰色预测模型存在固有偏差,因而被称为无偏灰色预测模型,在此将无偏灰色预测模型应用于负荷预测中,并与负荷预测常用的几种方法进行了对比,结果显示了无偏灰色预测模型的优越性。     

灰色理论在中长期负荷预测中的应用

负荷预测是电力系统规划和运行研究的重要内容,属于战略预测,是保证电力系统可靠供电和经济运行的前提。通过对灰色理论预测方法建模机理及其改进方法的研究,提出了改进模型。利用实例将改进模型与普通GM(l,l)模型进行比较,证明改进模型具有比普通GM(l,l)模型误差小、精度高的优点。     

灰色模型GM(1,1)在短期电力负荷预测中的应用

讨论了灰色模型GM（1，1）及其改进模型在短期电力负荷预测中的应用，提出了适合电网普通日及特殊日电力负荷预测的数据处理方法，提高了预测的精度。     

无偏灰色预测模型在电力系统负荷预测中的应用

灰色预测模型已在负荷预测中得到了广泛的应用，该模型是一种有偏差的指数模型，在该模型基础上作者已导出了无偏灰色预测模型。将无偏灰色预测模型应用于负荷预测中，并与传统灰色预测模型进行了比较，结果显示了无偏灰色预测模型的优越性。     

基于粒子群优化算法的灰色模型在电力负荷预测中的应用

传统的灰色预测模型GM(1,1)在预测增长速度较快的电力负荷变化时,预测精度会大幅下降。针对GM(1,1)的这一局限性,本文引入了粒子群优化算法与传统的GM(1,1)相结合来求解灰色模型中的参数。通过对三组不同电力负荷的实例仿真,证明该模型在预测增长速度较快的电力负荷时具有较高的预测精度。     

灰色预测模型

对灰色GM(1,1)和GM(2)建模的机理及缺陷进行了分析,得到了GM(1,1)和GM(2)模型的适用预测对象,从而为改进模型的预测精确度提供了有效的方法.     

BP模型的改进算法及其在负荷预测中的应用

分析了ＢＰ模型学习算法－累积误差逆传播算法在接近极小点时收敛速度变得异常缓慢的原因，并通过对连接权值的调整量引入权重系数，提出了一种改进的ＢＰ模型学习算法，大大加快了收敛速度，提出了收敛性。还利用的改进算法对某省中期负荷进行了预测，逄例结果表明了该算法的有效性。     

灰色系统非线性回归电力负荷预测

传统灰色预测模型GM(1,1)在预测增长较快的电力负荷时预测效果会变差。针对这一缺陷,提出了一种改进的基于灰色系统的非线性回归预测模型。将非线性回归与GM(1,1)模型二者的优点相结合,利用GM(1,1)模型计算参数初始值,进而对其进行非线性回归分析预测电力负荷值。电力负荷预测实例表明该模型具有较高的预测精度和较广的应用范围。     

灰色等维递补预测模型在电力系统长期负荷预测中的应用

在介绍灰色系统理论的基础上,讨论了等维递补预测原理,提出了电力系统中长期负荷预测的灰色等维递补预测动态模型,并利用某地区的历史负荷数据建模预测出了该地区1999—2009年的年负荷值。     

模糊理论在电力负荷预测中的应用

提出了一种预测电力系统负荷的新方法。该法首先根据模糊聚类分析的方法对电力负荷及其相关环境因素的历史样本进行归纳分类，然后采用合适的模糊数及模糊集刻画出各类样本中负荷变化的模式及环境因素的特征，最后，由未来环境因素状态判定未来负荷变化属于哪种模式，从而预测出电力负荷的未来值。文中以我国某省中期负荷预测为例，说明了所提方法的有效性。     

人工神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

根据电力系统短期负荷变化的特性,提出BP模型在实际负荷预测应用中的方法和步骤．对BP网络结构、样本空间、收敛性等作了有针对性的研究．结果表明：多层神经网络应用于电力系统短期负荷预测是可行和有效的．其预报结果比传统的负荷预测方法更准确、经济、效果更好．     

基于负荷预测的电力市场寡头竞争分析

将负荷预测的思想引入到电力市场的竞争分析中,研究了完全信息下的cournot模型中负荷预测对电力市场竞争的影响.首先建立了竞争模型结构,然后获得没有预测情况下的市场均衡电价,应用博弈论获得负荷预测增量对cournot模型下市场力的影响.最后通过数据仿真获得负荷预测增量与市场均衡电价和发电商收益之间的关系.分析表明：负荷预测精度影响发电商收益、市场均衡电价和市场力.预测误差率在33%以内,预测是有用的.所以提高收益的关键是提高负荷预测精度.     

组合预测方法在电力系统负荷预测中的应用

组合预测方法是一种性能优越的预测方法.应用最优组合预测和递归等权组合预测方法将自适应滤波模型、灰色模型、指数平滑模型组合在一起进行电网负荷预测,获得了好的预测效果.