基于数值分析的改进GM（1，1）负荷预测模型研究

发布时间：2020-08-06 06:29

【摘要】：电力系统负荷预测是电力系统规划和运行工作中必不可少的基础性环节。准确的预测电力负荷是保证为国民经济各部门及人民生活提供可靠供电的重要特征,同时也是保证电力行业自身稳定发展的首要条件。目前负荷预测的方法种类繁多,然而各种方法都存在不同程度的不足之处,因此,合理选择预测方法并尽可能的完善现有方法的不足乃是负荷预测的关键工作所在。 本文基于灰色理论GM(1,1)负荷预测模型,针对该模型存在的不足之处提出了基于数值分析算法GM(1,1)负荷预测改进模型,论文主要内容如下： 1、对GM(1,1)模型的建模机理进行了分析,认为电力系统灰色负荷预测模型其本质上就是指数预测模型,因此,原始数列的光滑度和预测对象的变化规律直接影响模型的预测精度；由于负荷预测中数列是离散的,用GM(1,1)灰色模型微分拟合法建立的拟合方程是一个离散的近似差分方程,所以所建立的灰色GM(1,1)拟合方程很难与实际系统的微分方程相吻合,因此,此类模型在建立模型时便产生了模型固有误差。 2、针对以上问题,本文提出了一种可调对数变换法,对数列的光滑度进行改进,用改进后光滑度的数据再进行建模计算,从而有效地避免了模型的固有误差；此外,在建立灰色GM(1,1)拟合方程的过程中又引入了微分方程的数值算法,使模型更加能够与微分方程有效对接因而大大地提高了模型与系统微分方程之间的逼近程度。 改进后模型其精度较传统GM(1,1)模型大大提高,同时通过对数据的可调对数变换又进一步提高了模型的适用范围。经实例计算取得了良好的计算结果,从而验证了本文对GM(1,1)模型改进方法的有效性以及正确性。
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TM715;N941.5

【参考文献】

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本文编号：2782009