2023年10月西安交通工程学院学术研究Oct.2023第8卷第3期AcademicResearchofXi’anTrafficEngineeringInstituteVol.8No.3基于灰色GM（1，1）模型的电力负作者简介：姚丹（1988-），女，讲师、工程师，硕士，伺服控制研究、电气工程等。基金项目：西安交通工程学院2022年度中青年基金项目（2022KY-04）。荷预测应用研究姚丹(西安交通工程学院陕西西安710300）摘要：电力负荷预测是电力系统最重要的基本工作之一。能够精准、科学的进行电力负荷预测，是保障电力系统安全稳定的运行、国家电网优化配置与建设，对提高国民经济发展、降低发电成本等具有重要意义[1]。本文对当前传统的灰色系统预测模型进行了简单介绍，并作出分析比对，提出所存在的问题。针对逐年增长的城市用电量需求，对电力负荷预测技术深入研究，提出一种预测精度更高的改进型GM（1，1）预测模型[2]。该模型主要用于中小型城市用电量预测，结果表明，该模型可以提高对于中长期电力负荷的精准度预测。本文可为电力系统工作人员进行年用电量预测提供理论参考方法。关键词：电力负荷预测；灰色系统；GM（1，1）模型中图分类号：TM715文献标识码：AResearchontheApplicationofGreyGM(1,1)ModelinPowerLoadForecastingYAODan(Xi'anTrafficEngineeringInstitute,Xi'anShaanxi710300,China)Abstract：Powerloadforecastingisoneofthemostimportantbasictasksinthepowersystem.Beingabletoaccuratelyandscientificallypredictpowerloadisofgreatsignificanceforensuringthesafeandstableoperationofthepowersystem,optimizingtheconfigurationandconstructionofthenationalpowergrid,improvingnationaleconomicdevelopment,andreducingpowergenerationcosts.Thisarticleprovidesabriefintroductiontothecurrenttraditionalgreysystempredictionmodel,analyzesandcomparesit,andproposestheexistingproblems.Inresponsetotheincreasingdemandforurbanelectricityconsumptionyearbyyear,in-depthresearchhasbeenconductedonpowerloadpredictiontechnology,andanimprovedGM(1,1)predictionmodelwithhigherpredictionaccuracyhasbeenproposed[2].Thismodelismainlyusedforpredictingelectricityconsumptioninsmallandmedium-sizedcities,andtheresultsshowthatitcanimprovetheaccuracyofpredictingmediumtolong-termelectricityloads.Thisarticlecanprovidetheoreticalreferencemethodsforpowersy...
