基于模糊评判的灰色神经网络GNNM综合模型在电力负荷预测中的理论探讨

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负荷预测在电力系统规划和运行方面能发挥重要的作用,产生明显的经济效益,负荷预测实质上是电力市场需求的预测,是电力系统调度、实时控制、运行计划和发展规划的前提,是一个电网调度部门和规划部门所必须具有的基本信息。负荷预测工作是根据电力负荷的发展变化规律,预计或判断其未来的发展趋势和状况的活动,预测结果准确与否,对系统运行的经济性、安全性都有影响。只有了解了负荷预测的概念、理论、方法和每种方法的优缺点,极其适用范围才能确立较精确的预测结果。 本文首先研究了负荷预测的基本概念、内容、方法和意义,根据负荷预测的不同种类,列举了影响负荷预测的各种因素。其次,讲述了负荷预测的过程,负荷预测的内容及工作现状。然后研究了负荷预测的各种方法的优缺点和适应范围,包括趋势外推,回归模型,时间序列,灰色理论,神经网络和模糊推理等。最后详细研究了灰色神经网络综合模型GNNM(1,1)的生成,建模及预测过程,并通过具体的算例来对综合模型进行分析、说明并验证预测精度,说明此模型理论预测的优越性。文章最后从实践和模糊评判两方面对该模型进行了验证。
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