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传统的灰色预测模型GM(1,1)在预测增长速度较快的电力负荷变化时,预测精度会大幅下降。针对GM(1,1)的这一局限性,本文引入了粒子群优化算法与传统的GM(1,1)相结合来求解灰色模型中的参数。通过对三组不同电力负荷的实例仿真,证明该模型在预测增长速度较快的电力负荷时具有较高的预测精度。
基于粒子群优化算法的灰色模型在电力负荷预测中的应用
【摘 要】
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传统的灰色预测模型GM(1,1)在预测增长速度较快的电力负荷变化时,预测精度会大幅下降。针对GM(1,1)的这一局限性,本文引入了粒子群优化算法与传统的GM(1,1)相结合来求解灰色
【机 构】
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青海大学水利电力学院
【出 处】
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青海大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2013年1期
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