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(广西大学电气工程学院，广西壮族自治区 南宁 530004)

基于改进灰色模型的短期负荷预测

李春涛，李啸骢，袁辉，丘浩，罗宏亮

(广西大学电气工程学院，广西壮族自治区 南宁 530004)

短期负荷预测对电力调度部门非常重要，为提高其预测精度，提出了一种基于改进灰色模型的短期负荷预测方法。选取出若干相似日负荷序列后，对其建立灰色预测模型，并引入改进的布谷鸟优化算法，优化灰色模型中背景值参数的选取，使得灰色模型的预测精度显著提高。仿真结果验证了该方法的有效性。

相似日；灰色模型；布谷鸟优化算法；短期负荷预测

1 引言

灰色模型在电力系统短期负荷预测的应用非常广泛，但是它的预测精度有待进一步的提高，很多学者对此进行了很多的研究[1-2]。文献[1]和文献[2]分别采用粒子群优化算法和遗传算法对灰色模型进行了改进，改进的模型预测精度得到提高。

本文在提取出相似日负荷序列的基础上，提出一种的改进灰色模型的预测模型，该模型利用改进的布谷鸟优化算法优化其背景值参数，使得模型的预测精度显著提高。

2 相似日选取

相似日[3-4]选取的好坏，直接影响到短期负荷预测的精度。而气象因素是选取相似日的重要指标，本文主要从气象因素入手来选取相似日[4]。

气象因素特征向量选取为：日平均温度、最大温度、最低温度、降雨量和最大湿度。将气象因素归一化，设xi(i=1,L,l)、x0分别为历史日和预测日的日气象因素特征向量，第i个历史气象因素日特征向量为xi=(xi(1),L,xi(m))，m为日特征因素个数，x0=(x0(1),L,x0(m))。……