优化灰色模型在负荷预测中的应用研究
刘建华
梁华洋
杨洛
1.中国矿业大学信电学院,江苏徐州,2211162.中国矿业大学信电学院,江苏徐州,2211163.中国矿业大学信电学院,江苏徐州,221116
摘要：针对传统的灰色模型在负荷增长速度较快时预测精度低的问题,提出了采用交叉遗传粒子群优化算法代替最小二乘法来优化GM(1,1)模型中参数a、b的方法；介绍了灰色预测原理及其数学模型、CGPSO算法及基于CGPSO算法的优化灰色模型,并根据实际负荷数据进行了仿真实验.结果表明,在负荷增长速度较快时,优化灰色模型的预测精度明显高于GM(1,1)模型,能够应用于电力系统的中长期负荷预测,拓展了灰色模型的适用范围.
关键词：电力系统负荷预测灰色模型交叉遗传粒子群优化算法
分类号：TD60(矿山电工)
论文发表日期：2011-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
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