基于改进灰色模型在电力负荷预测中的应用

在电力负荷预测中,灰色GM(1,1)模型比较有效,但在实践中由于电力负荷情况的复杂性和多样性,改模型还是存在一点的问题,比如,预测误差较大,精度不能满足要求.为满足电力事业的发展,对灰色GM(1,1)模型进行必要的改进,利用等维新信息递推模型进行负荷预测,通过实例分析表明,可提高预测的精度.     

浅谈电力负荷预测

电力负荷预测就是对电力市场需求的预测。本文系统介绍了电力负荷预测的基本概念、内容、基本程序、数据处理技术、预测方法、综合评价,并对负荷预测发展提出了展望。     

电力负荷预测之我见

负荷预测在整个电力系统规划和运行等方面都起到重要作用,负荷预测是电力系统优化调度的基础,也是电力单位日常工作的重要组成部分,通过对用电负荷的认识,分析各种影响用电负荷变化的因素,并在不断的实践中发现如何能提高负荷预测合格率的方法,加以完善.     

短期电力负荷预测分析研究

基于负荷预测在电力系统发展规划中所发挥的重要作用,在对短期电力负荷预测基本原理进行分析的基础上,进一步分析研究了短期电力负荷预测的常用方法和基本步骤。     

中长期负荷预测对电力系统的重要性

我们可以从天气、电力系统等已经获悉的经济社会情况下,对有关数据进行分析研究,探寻和预测电力系统的负荷情况以及电力系统的内在发展规律,这就是电力系统的负荷预测.这对于电力部门和相关部门而言,是一项非常基础以及基本的工作,其关键性是不言而喻了.     

电力负荷预测中数据挖掘过程研究

数据挖掘是数据库与数据仓库研究领域新兴的富有前途的领域,是世纪末新兴起的数据智能分析技术,它的特点就是具有强大的数据处理能力,能从大量的数据中发现有用的规律和联系.作为新兴的技术学科,数据挖掘在电力系统负荷预测应用方面具有广泛的应用前景.本文力求将数据挖掘知识与电力系统实际情况结合起来,探讨基于数据挖掘的短期负荷预测方法.     

电力负荷预测中数据挖掘过程研究

数据挖掘是数据库与数据仓库研究领域新兴的富有前途的领域,是世纪末新兴起的数据智能分析技术,它的特点就是具有强大的数据处理能力,能从大量的数据中发现有用的规律和联系.作为新兴的技术学科,数据挖掘在电力系统负荷预测应用方面具有广泛的应用前景.本文力求将数据挖掘知识与电力系统实际情况结合起来,探讨基于数据挖掘的短期负荷预测方法.     

基于BP神经网络的电力负荷预测研究

提出了一种有着显著优点的基于MATLAB的人工神经网络负荷预测的方法,算例分析结果充分证明了基于MATLAB的BP网络对电力负荷的中长期预测更加精确。     

几种电力负荷预测方法及其比较

在电力改革进一步深入和电力市场逐步形成、电力企业自主经营和自负盈亏的今天,电力负荷预测工作已变得越来越重要了。科技发展为电力负荷预测提供了各种理论和方法,如趋势分析法、回归分析法、指数平滑法、单耗法、灰色模型法、负荷密度法和弹性系数法等。本文结合现在的实际状况,对这些方法中的几个方法的适用条件、数据形式、计算难度和适用时间等方面进行了分析、比较。     

江苏电力需求的灰色预测探讨

根据江苏全社会用电量最新统计资料，通过数据预处理，建立灰色GM（1，1）模型群，经检验从中选择7维模型对2007—2010年江苏未来电力需求进行预测。结果表明，2007年江苏全社会电力需求约为3152．05亿千瓦时，将比2006年增长约22．66％，整个“十一五”期间江苏电力需求年均增长约为21．27％。该模型具有较高的精度，预测结果符合江苏经济发展实际。     

基于灰度理论的煤炭价格中长期预测研究

煤炭价格的精确预测对上下游行业规避经营风险、调整产业规模及宏观层面的能源价格政策引导均有积极意义.将灰度理论应用到煤炭价格中长期走势预测研究中,构建了煤炭价格的灰度预测模型,对未来8个季度的煤炭价格进行预测及精确度分析.研究结果显示,灰度预测模型具有良好的预测性能,能够较好地拟合并预测煤炭价格中长期走势,具有一定的理论和实践意义.     

上海港口货物吞吐量的组合预测

本文以港口货物吞吐量为预测对象,根据港口物流系统的特点及模型特征,选择灰色预测模型、回归模型作为单项预测模型对上述对象分别进行模拟、预测,然后运用组合预测方法预测出上海港口货物吞吐量的未来发展状况,得到了较好的效果。     

城市电网负荷预测

电力负荷的预测是城市电力规划设计的基础工作,也是整个在电力系统规划设计的基础工作.电力负荷预测的准确性直接影响到城市电力网和整个电力系统的技术经济指标.电力负荷预测的准确程度,对电力系统和电力网的建设是否合理有着很大的影响,是优化建设投资的重要前提.     

中国石油消费的组合预测

石油消费预测有助于提高石油生产、进口及消费的合理性,进而实现合理规划.鉴于石油消费系统的复杂性和非线性特征,利用我国石油消费的历史数据,将VAR模型与灰色预测的GM(1,1)、无偏GM(1,1)两种模型有机组合,建立灰色VAR组合预测模型,实证分析得出了更为精确的预测值,由此得出此模型可以作为能源消费量预测的有效参考工具.     

上海港口货物吞呈量的组合预测

本文以港口货物吞吐量为预测对象,根据港口物流系统的特点及模型特征。选择灰色预测模型、回归模型作为单项预测模型对上述对象分别进行模拟、预测,然后运用组合预测方法预测出上海港口货物吞吐量的未来发展状况,得到了较好的效果。     

江苏电力需求的灰色预测探讨

根据江苏全社会用电量最新统计资料,通过数据预处理,建立灰色GM(1,1)模型群,经检验从中选择7维模型对2007-2010年江苏未来电力需求进行预测。结果表明,2007年江苏全社会电力需求约为3152.05亿千瓦时,将比2006年增长约22.66%,整个"十一五"期间江苏电力需求年均增长约为21.27%。该模型具有较高的精度,预测结果符合江苏经济发展实际。     

电力系统短期负荷预测方法研究

作为现代电力系统管理的重要内容,电力系统负荷预测显得越来越重要。特别是短期负荷预测,在电力系统的生产和运行中起着重要的作用。对这种预测方法进行研究,是为了分析各种预测方法的优缺点,以便更好地实现预测的作用。     

模型平均预测理论与实证研究

文章在比较不同模型平均预测估计量性质的基础上,通过建立AR、货币数量论与菲利普斯模型对我国通货膨胀率进行组合预测,实证结果表明Granger和Ramanathan的方法在MSE和MAE方面表现最优,简单加权平均模型在MAPE方面表现最优,而MMA和JMA方法并没有表现出预期的优越性。     

基于灰色系统理论的股市大盘组合预测方法

股市大盘指数及其走势的预测是投资和证券理论界普遍关注的课题.本文在分别利用日、周、月和年作为时间单元进行灰色预测的基础上给出了一种新的股市大盘灰色组合预测方法,并以上证综指为例进行灰色组合预测,结果验证了其有效性.     

基于灰色系统理论的股市大盘组合预测方法

股市大盘指数及其走势的预测是投资和证券理论界普遍关注的课题。本文在分别利用日、周、月和年作为时间单元进行灰色预测的基础上给出了一种新的股市大盘灰色组合预测方法,并以上证综指为例进行灰色组合预测,结果验证了其有效性。