【摘 要】
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为了提高中长期电力负荷预测的精度,改进传统灰色GM（1,1）模型在中长期负荷预测中因部分原始背景数据的偶然性偏差而导致预测精度降低的问题,提出了将数据融合算法与GM（1,1）模型相
【机 构】
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西安理工大学水利水电学院,陕西理工学院机械工程学院
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究基金资助项目（SJ08E220）
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为了提高中长期电力负荷预测的精度,改进传统灰色GM（1,1）模型在中长期负荷预测中因部分原始背景数据的偶然性偏差而导致预测精度降低的问题,提出了将数据融合算法与GM（1,1）模型相结合以形成数据融合算法优化下的GM（1,1）模型。首先对特定年采用多个不同历史数据进行GM（1,1）模型预测,利用数据融合算法对多次预测值进行优化分析,获得优化后的预测结果,最后通过对某电力系统年用电负荷进行实例分析,证明数据融合优化下的GM（1,1）模型具有较高预测精度。实践证明所建立的模型对电力系统中长期负荷具有良好预测能力
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