針對(duì)短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)易受氣象因素影響的特點(diǎn)，提出基于相似日和灰色理論的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型；首先通過(guò)對(duì)日類型的判斷得到相同日類型的負(fù)荷數(shù)據(jù)，然后對(duì)氣象數(shù)據(jù)序列進(jìn)行模糊化聚類處理，并結(jié)合預(yù)測(cè)日的氣象數(shù)據(jù)，采用灰色關(guān)聯(lián)方法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，選取與預(yù)測(cè)日關(guān)聯(lián)度高的負(fù)荷數(shù)據(jù)作為相似日負(fù)荷數(shù)據(jù)，采用灰色預(yù)測(cè)方法對(duì)相似日負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)；仿真結(jié)果表明，選取了相似日之后的預(yù)測(cè)結(jié)果比未選取相似日的預(yù)測(cè)結(jié)果精度要高。

以忻州市1994~2004年用電量數(shù)據(jù)為例介紹了灰色預(yù)測(cè)技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用,并與忻州市1994年至2004年工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值(不變價(jià))和同期用電量數(shù)據(jù)建立的一元線性回歸模型預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比分析,進(jìn)一步說(shuō)明了灰色模型預(yù)測(cè)具有較高的置信度和應(yīng)用價(jià)值。

電力負(fù)荷預(yù)測(cè)為地區(qū)或電網(wǎng)的電力發(fā)展速度、電力建設(shè)規(guī)模、電力工業(yè)布局、能源資源平衡、地區(qū)或電網(wǎng)間的電力余缺調(diào)劑,以及地區(qū)或電網(wǎng)資金和人力資源的需求與平衡提供可靠的依據(jù)。針對(duì)電力負(fù)荷受多重因素影響,變化趨勢(shì)復(fù)雜的問(wèn)題,本文提出了灰色模型對(duì)電力負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè),并結(jié)合算法進(jìn)行實(shí)例論證。實(shí)例結(jié)果表明該方法的可行性和有效性,預(yù)測(cè)精度也得到改善,為準(zhǔn)確預(yù)測(cè)長(zhǎng)期電力負(fù)荷提供了一種簡(jiǎn)便可行的分析預(yù)測(cè)方法。

以灰色理論gm(1,1)模型為基礎(chǔ),建立中長(zhǎng)期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型.該模型所需要的數(shù)據(jù)量小且樣本分布不需要有規(guī)律性,以吉林省2001~2011年年用電統(tǒng)計(jì)量作為樣本對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練與預(yù)測(cè)分析,仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:所建模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率較高,對(duì)未來(lái)電力系統(tǒng)規(guī)劃有積極的指導(dǎo)作用.

方法的選擇對(duì)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果至關(guān)重要,本文通過(guò)對(duì)x(1)(1)增加干擾因素β,實(shí)現(xiàn)對(duì)初始值的優(yōu)化,較已有研究文獻(xiàn)使用x(1)(n)+β方法更加便于理解,保持運(yùn)算前后一致,同時(shí),改進(jìn)背景值的設(shè)置。通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證,此方法可以在負(fù)荷預(yù)測(cè)上得到很好的應(yīng)用,提高預(yù)測(cè)精度。

灰色系統(tǒng)是部分信息已知、部分信息未知的系統(tǒng)?；疑到y(tǒng)把一般系統(tǒng)理論、信息控制的觀點(diǎn)和方法延伸到社會(huì)、經(jīng)濟(jì)等廣義系統(tǒng)，灰色系統(tǒng)理論能更準(zhǔn)確地描述社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的狀態(tài)和行為。研究基于灰色系統(tǒng)理論的灰色預(yù)測(cè)模型，對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)預(yù)測(cè)具有重要的意義。由于用電負(fù)荷增長(zhǎng)情況受經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)、氣候、居民收入水平等諸多因素的影響，其中有一些因素是確定的；而另外一些因素是不確定的，故可以把它看作一個(gè)灰色系統(tǒng)。

在灰色系統(tǒng)理論的基礎(chǔ)上,采用灰色關(guān)聯(lián)算法,對(duì)影響電力負(fù)荷的因素進(jìn)行分析,選擇更能反映電力負(fù)荷變化趨勢(shì)的因素。并采用灰色建模方法,進(jìn)行電力日特征負(fù)荷預(yù)測(cè)。

利用灰色系統(tǒng)理論建立電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,并將其加以改進(jìn),應(yīng)用結(jié)果表明改進(jìn)的灰色預(yù)測(cè)模型具備較高的精確性和可靠性。

為了提高電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)精度,提出一種基于改進(jìn)極限學(xué)習(xí)機(jī)(melm)的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。引入基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化理論,并結(jié)合最小二乘向量機(jī)回歸學(xué)習(xí)方法,以克服傳統(tǒng)極限學(xué)習(xí)機(jī)(elm)在短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中存在的過(guò)擬合問(wèn)題。某地區(qū)用電負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果表明,改進(jìn)模型的泛化性與預(yù)測(cè)精度均優(yōu)于傳統(tǒng)elm和os-elm模型,可為短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)提供有效依據(jù),具有一定的實(shí)用性。

針對(duì)小樣本數(shù)據(jù),提出基于gm(1,1)模型進(jìn)行電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,并通過(guò)實(shí)例表明該模型在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的可行性;開發(fā)了基于gm(1,1)模型的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了在實(shí)際工作中所要求的數(shù)據(jù)錄入、查詢、分析和預(yù)測(cè)功能。

能源是人類社會(huì)發(fā)展的關(guān)鍵性問(wèn)題,電能是最方便的能源。電力負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力部門的重要工作之一,對(duì)電力系統(tǒng)的規(guī)劃、建設(shè)、運(yùn)行起重要作用。用灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)方法進(jìn)行電力負(fù)荷中期預(yù)測(cè),結(jié)果可對(duì)實(shí)際工作提供重要依據(jù)。

將發(fā)電站視為本征性灰色系統(tǒng),對(duì)電力負(fù)荷建立灰色預(yù)測(cè)模型,并根據(jù)實(shí)際結(jié)果對(duì)原始模型進(jìn)行優(yōu)化。使用序列平移、殘差校正、等維新息等方法提高了模型的精度。在實(shí)際應(yīng)用中證明了預(yù)測(cè)結(jié)果的可信度

基于正交設(shè)計(jì)和灰色系統(tǒng)理論,提出一種預(yù)測(cè)年電力負(fù)荷的新方法。采用新陳代謝技術(shù)和加權(quán)最小二乘參數(shù)辨識(shí)法對(duì)標(biāo)準(zhǔn)gm(1,1)模型進(jìn)行改進(jìn)。以背景值系數(shù)α、建模所需數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)m和加權(quán)參數(shù)q作為可控因素,根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)了三因素三水平正交表。以平均絕對(duì)百分比誤差為輸出目標(biāo),通過(guò)信噪比分析,得出最優(yōu)參數(shù)水平組合,并通過(guò)方差分析,進(jìn)一步得出各可控因素對(duì)預(yù)測(cè)效果的影響程度。對(duì)2個(gè)電網(wǎng)的負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)果驗(yàn)證了所提方法的可行性和有效性。

為科學(xué)合理的預(yù)測(cè)電力系統(tǒng)負(fù)荷,采用灰色模型為基本負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,提出多種改進(jìn)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型精度的方法,并應(yīng)用于深圳市年負(fù)荷預(yù)測(cè)中,預(yù)測(cè)結(jié)果顯示改進(jìn)后的模型提高了預(yù)測(cè)精度。

基于灰色理論的基坑變形預(yù)測(cè)方法——本文通過(guò)具體工程實(shí)例，探討了灰色理論用于高層建筑大基坑的變形預(yù)測(cè)方法問(wèn)題，所得出的結(jié)論是，灰色理論用于基坑的變形預(yù)測(cè)是可行的。　　

???????????????????????????????????(63?ì1.???.???.????????????????19882.????????????????19873.???.??.?.???.???.????????????????????[?????-????2003(3)4.perryshort-termloadforecastingusingmultipleregressionanalysis19995.apapalexopoulos.thesterburgaregression-basedapproachtoshort-termloadforecasting1990(04)6.???.???.??????????

中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)在電網(wǎng)發(fā)展規(guī)劃編制中占有重要地位,而其關(guān)鍵是數(shù)學(xué)模型的建立。本文建立了基于馬爾科夫修正的灰色負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,利用灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)未來(lái)負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè),對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果采用馬爾可夫鏈預(yù)測(cè)方法進(jìn)行改進(jìn),提高其預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。采用灰色馬爾科夫模型對(duì)某市用電需求負(fù)荷建立預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)了2006至2008年的用電負(fù)荷,與實(shí)際用電負(fù)荷進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果驗(yàn)證了灰色馬爾科夫模型在對(duì)電力負(fù)荷進(jìn)行長(zhǎng)期預(yù)測(cè)時(shí)具有較高的精度。

基于單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)已不能適應(yīng)當(dāng)前電網(wǎng)管理的要求。組合預(yù)測(cè)模型在很大程度上能夠彌補(bǔ)單一預(yù)測(cè)方法的片面性,但在組合模型中固定負(fù)荷預(yù)測(cè)方法也存在預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確、可信度低等一系列問(wèn)題。本文在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)中引入動(dòng)態(tài)組合的思想,通過(guò)自動(dòng)篩選預(yù)測(cè)方法、動(dòng)態(tài)配置權(quán)重,構(gòu)建最優(yōu)組合預(yù)測(cè)模型。實(shí)踐證明,該組合預(yù)測(cè)方法比單個(gè)預(yù)測(cè)方法具有更高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。

討論了灰色模型gm(1,1)及其改進(jìn)模型在短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用,提出了適合電網(wǎng)普通日及特殊日電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)處理方法,提高了預(yù)測(cè)的精度。

討論了灰色模型gm（1，1）及其改進(jìn)模型在短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用，提出了適合電網(wǎng)普通日及特殊日電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)處理方法，提高了預(yù)測(cè)的精度。

提出了一種基于灰色模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法。首先利用頻域分解消除負(fù)荷序列的周期性,然后利用灰色模型計(jì)算負(fù)荷序列的歷史擬合值和未來(lái)預(yù)測(cè)值,將其作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。在歷史數(shù)據(jù)中選擇一天作為基準(zhǔn)日,以該基準(zhǔn)日的量為參照,以負(fù)荷的灰色模型擬合值相對(duì)基準(zhǔn)日的變化量,以及溫度變化量為bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,實(shí)際負(fù)荷變化量為輸出,訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并預(yù)測(cè)待預(yù)測(cè)日負(fù)荷的變化量,加上基準(zhǔn)日負(fù)荷后得到預(yù)測(cè)負(fù)荷。該方法綜合了灰色模型方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的優(yōu)點(diǎn),仿真結(jié)果驗(yàn)證了方法的有效性。

提出了一種基于云模型的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。利用云模型中的云發(fā)生器,分別將有限的國(guó)民生產(chǎn)總值和工業(yè)生產(chǎn)總值的增長(zhǎng)率和增長(zhǎng)變化率樣本數(shù)據(jù)空間擴(kuò)充為更具隨機(jī)性和普遍性的擴(kuò)展樣本數(shù)據(jù)。以國(guó)民生產(chǎn)總值為例,建立國(guó)民生產(chǎn)總值與電力負(fù)荷之間的規(guī)則推理,構(gòu)造云規(guī)則推理器。利用云規(guī)則推理器獲得電力負(fù)荷預(yù)測(cè)增長(zhǎng)率,將國(guó)民生產(chǎn)總值和工業(yè)生產(chǎn)總值獲得的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)增長(zhǎng)率進(jìn)行加權(quán)平均,并換算得到最終的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)值,獲得的預(yù)測(cè)結(jié)果精度高。