王雪
- 作品数：1 被引量：3H指数：1
- 相关领域：电气工程更多>>
- 基于GMC(1,N)的多因素负荷预测模型及其应用被引量：3
- 2008年
- 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。
- 阮仁俊刘天琪王雪
- 关键词：电力系统负荷预测灰色预测卷积
