【摘 要】
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电力负荷受多种因素的影响,不能把负荷数据当成'纯粹'的数据看待,重视负荷成因分析是进行准确预测的前提。根据灰色预测的基本原理,通过增加影响负荷的白信息量来降
【机 构】
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四川大学电气信息学院西南电力设计院
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电力负荷受多种因素的影响,不能把负荷数据当成'纯粹'的数据看待,重视负荷成因分析是进行准确预测的前提。根据灰色预测的基本原理,通过增加影响负荷的白信息量来降低预测系统的灰度,以传统灰色GM(1,N)模型为基础,应用多变量灰色数列卷积预测模型--GMC(1,N)模型,该模型克服了传统GM(1,N)模型的不足,扩宽了GM(1,N)模型的应用范围。并将GMC(1,2)、GMC(1,3)模型应用于实例,结果证明该方法预测准确,并且由于考虑实际因素的影响,可靠性高,可作为中长期负荷预测工具之一。
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