期刊文献+

基于改良灰色理论的电网短期负荷预测算法 被引量:1

Short Term Load Forecasting Algorithm Based on Improved Grey Theory
下载PDF
导出
摘要 在分析传统灰色负荷预测理论与GM(1,n)模型的基础上,再次对GM(1,n)模型进行改进,以解决由于传统的灰色理论对原始数据要求的严格造成预测结果误差较大的问题。实验表明,用此方法建立的负荷预测模型,在预测精度上有较大的提高,为今后灰色理论模型的改进提供了一定的依据。 Based on the analysis of the traditional grey load forecasting theory and GM(1,n)model,the GM(1,n)model is improved again to solve the problem of large error of forecasting results due to the strict requirements of the traditional grey theory on the original data.The experiment shows that the load forecasting model established by this method has a great improvement in the forecasting accuracy,which will be helpful for the future grey theory.
作者 许惠君 王宗耀 李中庆 李鹏飞 周鑫康 XU Hui-jun;WANG Zong-yao;LI Zhong-qing;LI Peng-fei;ZHOU Xin-kang(College of Mechanical and Electrical Engineering, Nanchang Institute Technology, Nanchang 330099, China;State Grid Qingyuan Power Supply Company, Qingyuan 323800, China;College of Electrical Engineering, Guangxi University, Nanning 530004, China)
出处 《计算机与现代化》 2021年第3期24-27,34,共5页 Computer and Modernization
基金 国家自然科学基金资助项目(61961025) 江西省科技厅项目(20151BBE50103)。
关键词 负荷预测 灰色理论 GM(1 N)模型 load forecasting grey theory GM(1,n)model
  • 相关文献

参考文献15

二级参考文献186

共引文献578

同被引文献12

引证文献1

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部