基于灰色GM(1，1)理论的电力系统负荷预测

资 源 简 介

基于灰色GM(1，1)理论的电力系统负荷预测

详 情 说 明

灰色GM(1,1)模型是一种广泛应用于电力系统负荷预测的数学模型。该模型通过处理有限且不完整的原始数据序列，挖掘其内在规律，进而对未来负荷进行预测。与传统统计方法相比，灰色预测对数据量的要求更低，特别适用于历史数据较少但需要快速预测的场景。

在电力负荷预测应用中，GM(1,1)的核心思想是对原始非负负荷数据进行累加生成，弱化随机性并强化趋势特征。通过建立一阶微分方程描述累加序列的变化规律，再利用最小二乘法求解模型参数，最终实现对未来负荷值的逆运算还原。

实际程序实现时需注意三点：首先需验证原始数据的级比是否在可容覆盖范围内以保证模型适用性；其次可通过残差修正或马尔科夫链优化提高预测精度；最后应结合电力系统特性（如季节波动、节假日效应）进行结果调校。该方法的优势在于计算量小且可应对"小样本、贫信息"的预测需求，但在长期预测时需考虑引入新陈代谢模型消除累积误差。