基于GM（21）模型的短期电力负荷预测

《基于GM（21）模型的短期电力负荷预测》是一篇关于电力系统中短期负荷预测的研究论文，全文共7页。文章主要探讨了如何利用灰色系统理论中的GM(2,1)模型对电力负荷进行准确预测。GM(2,1)模型是灰色系统理论中的一种重要模型，适用于数据量较少、信息不完全的情况，因此在电力负荷预测中具有广泛的应用前景。

文章首先介绍了电力负荷预测的重要性，指出随着电力需求的不断增长，准确预测短期负荷对于电网调度、能源分配以及电力市场运行具有重要意义。随后，文章详细阐述了GM(2,1)模型的基本原理和建模过程，包括数据的处理方法、模型的建立步骤以及参数的优化策略。

在实验部分，文章通过实际电力负荷数据对GM(2,1)模型进行了验证，并与其他传统预测方法如时间序列分析和人工神经网络进行了比较。结果表明，GM(2,1)模型在预测精度和计算效率方面均表现出良好的性能，尤其是在数据样本较少的情况下，其预测效果优于其他方法。

此外，文章还讨论了GM(2,1)模型在实际应用中可能遇到的问题，如数据波动性较大时的预测误差，并提出了相应的改进措施。最后，文章总结了GM(2,1)模型在短期电力负荷预测中的优势，并展望了未来研究方向，如结合其他智能算法以进一步提高预测精度。

总体而言，《基于GM（21）模型的短期电力负荷预测》为电力系统的负荷预测提供了一个有效的工具，具有较强的实用价值和研究意义。