杨方圆 ，张明理，史宇超，宋卓然，韩震焘

(1.国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院，辽宁 沈阳 110015；2.国网杭州供电公司，浙江 杭州 310009)

近年来，辽宁省分行业用电特性明显，不同行业负荷发展呈现不同的特性，传统的负荷预测分析方法[1-5]已不能适应电力需求[6-10]规律分析与预测，急需新的电力负荷预测方法提高预测精度，尤其是高耗能行业的精准负荷预测。文献[11]提出了基于参数修正法的改进灰度预测模型GM(1，1)，通过优化模型的背景值，避免了由于数据序列增长率较大而将误差引入模型的风险。文献[12]建立灰关联分段优选组合的预测模型，通过调整模型的初始值，克服了传统灰色模型初始值选择不当的情况下预测精度不高的问题。文献[13]提出了基于灰色模型群建模方法的组合预测模型，通过协调各个预测模型的结果从而得到更为合理的预测区间。文献[14]提出了多因素灰色预测模型，避免了单因素灰色预测模型未考虑其他影响因素的局限性。文献[15]提出了基于函数变换法的改进灰色预测模型GM(1，1)，克服了数据序列平滑性差的情况下预测精度不高的问题。

与传统的GM(1，N)模型相比，采用等维动态递补方法的GM(1，N)模型能动态反映出数据的变化趋势。本文选择典型高耗能行业钢铁行业为研究对象，首先筛选出辽宁省钢铁行业用电量的主要影响因素，接着提出改进后的GM(1，N)预测模型，采用等维动态递补方法对高耗能行业负荷进行预测，每预测一次对数列进行一次修正，去掉数列的第一个值，以新的预测值作为数列的最后一个值，最后完成高耗能行业的精准预测，实例证明改进后的GM(1，N)模型可以提高预测结果的精度。……