基于MGM（1，1）模型的电力负荷预测

灰色预测具有需要历史样本数据少、运算快、算法简单、易于检验等优点，适合用于电力负荷预测。但是灰色模型本身具有一定的局限，数据离散程度愈大，灰度也愈大，则会降低预测精度。本文采用滑动平均法对灰色预测的原始数列进行了改进，这样既增加了当年数据的权重，同时避免了数值的过度波动，能够有效的提高负荷预测的精度。