随着经济的高速发展,现有电网规模很难满足整个社会的用电需求,电网建设规模随之增加,但同时也面临着电网设备陈旧、线路损坏等问题,因此合理的对电网进行技术改造,保证电网系统的可靠运行,对电网企业的可持续发展至关重要。然而在电网技改投资决策中,主要依靠电网公司专业技术人员从过去历史经验出发,选择出几个理论上和电网技改投资额相关的指标,通过简单的回归分析得到技改投资预测值,这样的决策方式很难满足实际的需求,因此深入分析投资能力的主要影响因素,采取准确合理的投资预测模型,是目前电网技改投资预测的关键所在。因此本文主要研究工作如下:针对现有电网技改投资指标选取关联度算法,其采用分段计算求平均的方式,有时会产生与实际意义相悖的结论以及不能体现负相关特性的问题,本文改进出一种新的夹角斜率关联度。本文所改进的夹角斜率关联度以现有灰色斜率关联度为基本模型,综合余弦距离的思想,从整体层面对关联度算法进行优化。最后通过与传统斜率关联度提取的指标进行电网技改投资预测作对比实验,使用本文改进算法提取的指标进行投资预测,其预测误差比使用传统斜率关联度提取的指标小3.16%,证明了本文所改进的夹角斜率关联度算法的优越性能。针对现有灰色GM(1,N)在模型参数选择上的不足,本文改进出一种更加适用于电网技改投资预测的算法。基于电网数据样本数量少的特性,选择使用灰色GM(1,N)模型作为投资测算的基本预测模型,针对灰色模型的参数缺陷进行优化,并考虑电网数据存在一定的波动性,将马尔科夫模型与参数优化的灰色模型有机结合。通过仿真对比,验证了本文算法较传统的灰色GM(1,N)预测模型预测精度提升了5.21%,有明显改善,并使用多元线性回归预测方法与本文所述方法进行对比,本文所述的预测模型预测误差仅为回归预测方法的43.67%,远优于多元回归预测,进而证实了本文所用参数优化灰色模型的适用性。