基于指数加权算子与自适应粒子群优化灰色模型的负荷预测

摘要：

针对传统灰色预测模型GM(1,1)在预测增长较快的电力负荷时预测效果变差及数据离散度越大导致预测精度越差这一局限性,对传统灰色预测模型做进行改进.一方面,采用指数加权算子对原始数据序列进行处理,有效地减弱异常值的影响,强化了原始数据序列的大致趋势；另一方面,利用自适应粒子群优化算法与GM(1,1)模型相结合,优化GM(1,1)模型中的背景值,使其更合理,使原始信息得到更好的利用.

关键词：负荷预测、指数加权算子、自适应粒子群优化、灰色模型

所属期刊栏目：31

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项资金资助11QX80

在线出版日期：2012-10-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：41-42