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基于自适应灰色分数加权模型的用电量预测研究
文献摘要：
因电力系统的复杂性和不确定性,建立了一种自适应灰色分数加权模型来预测某省的用电量,有效提高了用电量的预测精度.模型引入分数加权系数来设计新的初始条件,与传统灰色模型相比,新的初始条件能够动态捕捉用电信息特性方面的优势.此外,为了进一步提高预测精度,利用粒子群算法(PSO)估计了初始条件的加权系数和相应的时间参数,并对比了 5个预测模型的结果,验证了模型的有效性.试验结果表明,模型在用电量预测中表现出了良好的性能,能更好地利用所有数据信息.
文献关键词：
灰色预测模型;用电量预测;粒子群算法;自适应;电力消费
中图分类号：
作者姓名：
林琳;高雪;甄钊
作者机构：
保定电力职业技术学院 国网冀北电力有限公司技能培训中心,河北保定 071051;华北电力大学,河北保定 071003
文献出处：
引用格式：
[1]林琳;高雪;甄钊-.基于自适应灰色分数加权模型的用电量预测研究)[J].电气自动化,2022(03):34-37
A类：
B类：
分数加权,用电量预测,预测研究,电力系统,某省,加权系数,初始条件,灰色模型,用电信息,粒子群算法,PSO,时间参数,灰色预测模型,电力消费
AB值：
0.233232
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