基于GM(2,1)模型的短期电力负荷预测  

Prediction on Short-term Power Load Based on GM(2,1) Model

作　　者：沈志忠[1] 王平[1] 宋丹妮[1] 李思岑[1] 郭俊[1] 

机构地区：[1]西华大学,成都市610039

出　　处：《建筑电气》2015年第4期61-67,共7页Building Electricity

基　　金：教育部春晖计划;课题名称:人体可疑行为的视频识别研究;课题编号:Z2012029

摘　　要：传统的灰色系统GM(1,1)模型只适用于呈近似指数增长趋势的原始数列,而GM(2,1)模型适用范围更广,被广泛应用于各个行业。但由于计算复杂,以及模型自身存在的问题,在电力负荷预测上鲜有人研究。现将GM(2,1)模型运用于短期的电力负荷预测中,详细列出参数的计算过程,并与传统的GM(1,1)模型进行对比,结果表明,GM(2,1)模型比GM(1,1)模型预测精度更高,并且G M(2,1)模型预测的精度基本不受数据的影响,使用范围更广。Traditional grey system GM（1,1）model applies only to original series with the trend of approximate exponential growth, while GM（2,1）model is widely used in various industries. However,the prediction of power load is rarely researched because of complex calculation and model problems.This paper applies GM（2,1） model to short-term power load to list computing process of parameter in detail and compares it with traditional GM（1,1）model. The result indicates that GM（2,1） model,whose modeling is not affected by data, has higher accuracy than GM（1,1） model and wider range of application.

关 键 词：灰色预测 GM(2 1)模型 GM(1 1)模型 电力负荷 预测精度 20%修均值法 二阶白化微分方程 二次滑动平均值 

分 类 号：TU852[建筑科学]