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电力负荷预测毕业论文中英文资料外文翻译文献

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基于改进的灰色预测模型的电力负荷预测

[摘要]尽管灰色预测模型已经被成功地运用在很多领域,但是文献显示其性能仍能被提

高。为此,本文为短期负荷预测提出了一个GM(1,1)—关于改进的遗传算法(GM(1,1)-IGA)。由于传统的GM(1,1)预测模型是不准确的而且参数α的值是恒定的,为了解决这个问题并提高短期负荷预测的准确性,改进的十进制编码遗传算法(GA)适用于探求灰色模型GM(1,1)的最佳α值。并且,本文还提出了单点线性算术交叉法,它能极大地改善交叉和变异的速度。最后,用一个日负荷预测的例子来比较GM(1,1)-IGA模型和传统的GM(1,1)模型,结果显示GM(1,1)-IGA拥有更好地准确性和实用性。关键词:短期的负荷预测,灰色系统,遗传算法,单点线性算术交叉法