GM(1,1)模型在电力系统中长期负荷预测应用

文章简要地介绍了电力系统负荷预测的意义,对负荷预测中的灰色预测方法进行了深入的研究,通过对灰色理论预测方法建模并对电力系统负荷进行预测,得到了GM(1,1)模型灰色预测方法能够准确的实现对负荷的预测。     

电力系统负荷预测

1　最优化灰色模型的建立1.1　什么是灰色系统遥远的某个星球可以看作是一个系统 ,虽然知道其存在 ,但体积多大、质量多少、距离地球多远 ,这些信息完全不知道 ,这样的系统是黑色系统。输入电压 U与输出电流 I的纯电阻系统 ,按照欧姆定律 ,电压U与电流 I满足下述关系 U =IR,由于从 U到 I具有同胚映射 ,因此该系统是具有物理原形的白色系统。人体是一个系统 ,人体的一些外部参数 ,如身高、年龄等与一些内部参数 ,如血压、体温等是已知的 ,而其他的一些参数 ,如人体穴位的多少 ,穴位的生物、化学性能 ,生物信息的传递尚未知道透彻 ,因此这…     

GM(1,1)模型在农村电力负荷预测中的应用

农村电力系统是一个含有许多不确定影响因素的灰色系统,而灰色模型法恰好是一种对含有不确定性因素的系统进行预测的方法,因此可将灰色模型法应用于农村电力系统负荷预测中。示例计算结果表明,用该方法预测电力系统负荷具有较高的预测精度。     

运用GM（191）模型对新疆农机总动力发展状况预测

农业机械总动力是国民经济发展水平的重要指标之一。运用灰色系统理论,基于GM（1,1）模型,对新疆农机总动力统计结果进行建模、求解、分析。模型检验结果为C=0．08〈0．35,P=1．00〉0．95,-a=0．084058〈0．3。说明建立的GM（1,1）模型精度高,预测性能好,适合作中长期及短期预测等。2011-2015年的农机总动力发展状况预测结果表明,到2015年新疆农机总动力可达到1926．17×10。kW。     

GM(1,1)模型在阿瓦提灌区干旱预测中的应用

根据阿瓦提灌区1970-1990的年降水资料建立了GM(1,1)模型,并依据建立的残差GM(1,1)模型对原模型进行修正.经用1991～2007年灌区降水资料验证,证明了模型预测结果的精确性、合理性.对灌区2008-2020年可能发生干旱的年份进行预测,结果表明,2010、2020年将发生干旱.     

灰色新陈代谢GM（1,1）模型在参考作物腾发量预测中的应用研究

随着时间的发展,任何一个灰系统都会加入一些未来的扰动因素,对系统的发展产生影响。而常规灰色GM（1,1）预测模型在建模时,采用的是现实时刻t=n为止的过去的数据,没有考虑这些扰动因素。故离现实时刻越远,该模型的预测精度就越低。针对这种情况,提出了灰色新陈代谢GM（1,1）预测模型。并尝试用灰色新陈代谢GM（1,1）预测...     

GM（1，1）模型在预测地下水位动态变化中的应用

近年来，三江平原井灌水稻面积逐年增大，加之人为浪费水资源现象严重，造成地下水资源的严重紧缺，许多地区出现“吊泵”和“漏斗”现象。针对这种情况，以创业农场作为研究基地，对其地下水位进行长期观测，运用灰色理论建立GM（1，1）模型，描述其地下水位动态变化趋势，并预测未来水位变化趋势，为今后该地区地下水资源的持续利用提供依据。     

基于新陈代谢GM（1,1）-Markov链模型的有效灌溉面积预测

采用新陈代谢GM（1,1）模型对全国有效灌溉面积的动态变化进行初次拟合和预测,并根据有效灌溉面积时间序列波动的随机性,利用Markov链模型对新陈代谢GM（1,1）模型的残差进行修正,以概率形式确定出未来全国有效灌溉面积的动态变化区间,并依此模型预测未来10年全国有效灌溉面积的发展趋势。结果表明,该模型预测结果准确可靠...     

GM(1,1)模型在滦河下游地区地下水位预测中的应用

首先对GM(1,1)模型的结构进行了研究和改进,给出了模型参数计算方法和精度检验方法.依据所建GM(1,1)模型,选用滦河下游地区节水工程改造后地下水位资料,对滦河下游地区地下水动态进行分析和数值模拟,利用实测资料对计算结果进行了验证.研究表明,模型预测拟合精度高,方法简便,可操作性强,对灌区地下水位预测评价和地下水合理开发利用具有一定的实用价值.     

应用改进的灰色GM(1,1)模型预测阜新地区干旱发生年

干旱是对人类及社会危害较大的一种自然灾害。近年来,干旱严重影响阜新地区的农业生产和生态平衡。利用阜新地区1961~2000年的降水资料,采用Z指标法分析阜新地区的干旱发生年,研究其干旱的发生规律,应用改进的GM(1,1)模型建立相应的干旱预测模型,并进行了干旱预测。最后提出了适当的抗旱措施。     

灰色动态模型群法在河流水质预测中的应用初探

在对原始数据序列对数变换的基础上，依据灰色系统理论，构造了由6个GM（1，1）模型组成的灰色动态模型群，并用于淮河干流枯水期氨氮浓度变化趋势预测。研究表明，灰色动态模型群法能够充分利用近期水质资料信息预测水质变化趋势；相对单个GM（1，1）模型，灰色动态模型群法能有效改善随机波动数据序列的拟合效果，提高预测精度。     

基于灰色GM(1,1)的农业机械化水平预测模

根据1986～2005年我国农业机械化综合水平统计数据,并对由于我国耕地面积统计滞后使得在机耕水平计算中存在误差进行了合理分析和修正,结合数据平滑处理,建立了基于灰色GM(1,1)的我国农业机械化综合水平预测模型。通过残差检验和后验差检验方法对预测结果进行了检验,模型拟合精度较好。采用模型对2006年我国农业机械化综合水平值进行预测,结果表现出较高的预测精度,进一步验证了所建模型的可行性。运用该模型对我国2007～2020年间农业机械化综合水平进行预测,结果表明到2020年我国综合机械化水平将达到68%左右。通过定性分析及与其他预测结果比较,模型表现出较好的预测能力。     

电力系统负荷预测方法及特点

负荷预测在电力系统规划和运行方面发挥的重要作用，具有明显的经济效益，负荷预测实质上是对电力市场需求的预测。该文系统地介绍和分析了各种负荷预测的方法及特点，并指出做好负荷预测已成为实现电力系统管理现代化的重要手段。     

改进的灰GM(1,1)模型在灌区水文年型中长期预报中的应用

在改进灰GM(1,1)模型的基础上,结合水文年型的划分标准,对三义寨引黄灌区不同水文年型做了中长期预报。检验表明,在灰预报值覆盖的范围内包含有多年实际发生的水文年型,结果有一定的可靠性。     

应用改进的灰色GM（1，1）莫型预测阜新地区干旱发生年

干旱是对人类及社会危害较大的一种自然灾害。近年来，干旱严重影响阜新地区的农业生产和生态平衡。利用阜新地区1961-2000年的降水资料，采用Z指标法分析阜新地区的干旱发生年，研究其干旱的发生规律，应用改进的GM（1，1）模型建立相应的干旱预测模型，并进行了干旱预测。最后提出了适当的抗旱措施。     

基于灰色GM(1,1)模型的库尔勒市农业用水量预测

介绍灰色理论建模原理和模型参数辩识方法,并以实例(库尔勒市2000-2006年灌溉用水资料)建立灰色GM(1,1)预测模型,运用残差检验、后验差检验以及关联度检验3种方法对模型进行精度检验,其模型拟合精度达96.9%.用所建立的模型对库尔勒市2007-2011年农业用水量进行外推预测.结果表明,该灰色模型用于农业用水量预测,符合其灰色特性,通用性好,并且所需数据少,计算量适中,预测结果与当地实际情况比较吻合.     

基于灰色理论与BP神经网络组合模型的中长期负荷预测

灰色系统预测模型是中长期负荷预测的一种有效方法,但是,此模型存在未考虑经济因素对负荷发展的影响及难以满足高精度要求的缺陷,构建了考虑经济因素影响的灰色BP神经网络组合预测模型,通过灰色关联分析方法确定影响负荷的主要经济因子.主要经济因子的引入,使预测模型更符合实际、更合理.应用此组合模型对某省全社会用电量进行了中长期预测,结果表明,该模型具有更高的精度和更好的实用性.     

不同时间尺度GM(1,1)模型对城市生活污水排放量预测的影响

研究城市生活污水排放量,有利于解决城市周边的水环境污染问题,实现水资源的可持续利用.运用1986-2010年城市生活污水排放量数据建立一系列不同时间尺度的灰色GM(1,1)模型,探讨不同时间序列建模对于模型精度的影响.研究表明,距离预测现状年越近,建模时间尺度为15 a的模型精度越高,进而对我国2011-2015年城市生活污水排放量进行预测,并与滚动法预测模型的成果对比.预测结果表明,2011-2015年城市生活污水排放量逐年增加,到2015年我国城市生活污水排放量在499.21-515.19亿t之间,比2010年增加了31.44％～35.65％.     

基于灰色GM(1,1)的农业机械化水平预测模型

根据1986～2005年我国农业机械化综合水平统计数据,并对由于我国耕地面积统计滞后使得在机耕水平计算中存在误差进行了合理分析和修正,结合数据平滑处理,建立了基于灰色GM(1,1)的我国农业机械化综合水平预测模型.通过残差检验和后验差检验方法对预测结果进行了检验,模型拟合精度较好.采用模型对2006年我国农业机械化综合水平值进行预测,结果表现出较高的预测精度,进一步验证了所建模型的可行性.运用该模型对我国2007～2020年间农业机械化综合水平进行预测,结果表明到2020年我国综合机械化水平将达到68%左右.通过定性分析及与其他预测结果比较,模型表现出较好的预测能力.     

应用灰色新陈代谢GM(1,1)模型预

研究了灰色系统理论在中长期城市需水量预测中的应用。由于常规GM(1,1)模型被用于预测时，精度较高的仅仅是最近的几个数据，越往未来发展，该模型的预测意义就越弱。针对常规GM(1,1)模型存在的不足，建立了灰色新陈代谢GM(1,1)需水量预测模型。并利用此模型对北方某缺水城市未来10年的需水量进行了预测。结果表明：模型精度较高，预测误差较小。对于中长期城市需水量预测这样复杂的问题, 灰色新陈代谢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城市需水量预测预测的工具之一。