基于改良灰色理论的电网短期负荷预测算法

计算机与现代化 ›› 2021, Vol. 0 ›› Issue (03): 24-27.

基于改良灰色理论的电网短期负荷预测算法

(1.南昌工程学院机械与电气工程学院,江西南昌330099;2.国网浙江省电力有限公司庆元县供电公司,浙江庆元323800;
3.广西大学电气学院,广西南宁530004)

出版日期:2020-03-30 发布日期:2021-03-24
作者简介:许惠君(1979—),女,江西乐平人,副教授,硕士,研究方向:电力系统优化与调度，E-mail: 7219958@qq.com; 王宗耀(1980—),男,江西吉安人,讲师,硕士,研究方向:电力系统优化与调度,E-mail: 26807091@qq.com。
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(61961025); 江西省科技厅项目(20151BBE50103)

Short Term Load Forecasting Algorithm Based on Improved Grey Theory

(1. College of Mechanical and Electrical Engineering, Nanchang Institute Technology, Nanchang 330099, China;
2. State Grid Qingyuan Power Supply Company, Qingyuan 323800, China;
3. College of Electrical Engineering, Guangxi University, Nanning 530004, China)

Online:2020-03-30 Published:2021-03-24

摘要/Abstract

摘要： 在分析传统灰色负荷预测理论与GM（1，n）模型的基础上，再次对GM（1，n）模型进行改进，以解决由于传统的灰色理论对原始数据要求的严格造成预测结果误差较大的问题。实验表明，用此方法建立的负荷预测模型，在预测精度上有较大的提高，为今后灰色理论模型的改进提供了一定的依据。

关键词: 负荷预测, 灰色理论, GM（1, n）模型

Abstract: Based on the analysis of the traditional grey load forecasting theory and GM (1, n) model, the GM (1, n) model is improved again to solve the problem of large error of forecasting results due to the strict requirements of the traditional grey theory on the original data. The experiment shows that the load forecasting model established by this method has a great improvement in the forecasting accuracy, which will be helpful for the future grey theory.

Key words: load forecasting, grey theory, GM (1, n) model

许惠君, 王宗耀, 李中庆, 李鹏飞, 周鑫康 . 基于改良灰色理论的电网短期负荷预测算法[J]. 计算机与现代化, 2021, 0(03): 24-27.

XU Hui-jun , WANG Zong-yao , LI Zhong-qing , LI Peng-fei , ZHOU Xin-kang . Short Term Load Forecasting Algorithm Based on Improved Grey Theory [J]. Computer and Modernization, 2021, 0(03): 24-27.

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