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对负荷预测中的灰色预测方法进行了深入的研究，找出了灰色建模的局限性并提出了改进方法。通过对负荷原始数据序列的预处理及优化，增强了灰色预测对波动负荷数据序列的处理能力，利用等维新息递推GM（1，1）模型进行预测，保证了预测能够较为充分地利用新信息。经过改进之后的模型，扩展了普通GM（1，1）模型的适应范围，提高了预测精度。利用实例将改进模型与普通GM（1，1）模型进行比较，证明改进模型具有比普通GM（1，1）模型误差小、精度高的优点。