灰色GM(1,1)模型及其在电力负荷预测中的应用附Matlab代码

本文涉及的产品
传统型负载均衡 CLB,每月750个小时 15LCU
网络型负载均衡 NLB,每月750个小时 15LCU
EMR Serverless StarRocks,5000CU*H 48000GB*H
简介: 灰色GM(1,1)模型及其在电力负荷预测中的应用附Matlab代码

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⛄ 内容介绍

研究了灰色 GM(1,1)模型及其在电力系统负荷预测中的应用,以实际算例为基础,对预测结果作了分析,得出结论:灰色 GM(1,1)模型精度较高,但也存在一定的局限性.

⛄ 部分代码

%循环迭代

E(j)=0;

for i=1:30

   

   %% 网络输出计算

   t=i;

   LB_b=1/(1+exp(-w11*t));   %LB层输出

   LC_c1=LB_b*w21;           %LC层输出

   LC_c2=y(i,2)*LB_b*w22;    %LC层输出

   LC_c3=y(i,3)*LB_b*w23;    %LC层输出

   LC_c4=y(i,4)*LB_b*w24;    %LC层输出

   LC_c5=y(i,5)*LB_b*w25;    %LC层输出

   LC_c6=y(i,6)*LB_b*w26;    %LC层输出

   LD_d=w31*LC_c1+w32*LC_c2+w33*LC_c3+w34*LC_c4+w35*LC_c5+w36*LC_c6;    %LD层输出

   theta=(1+exp(-w11*t))*(w22*y(i,2)/2+w23*y(i,3)/2+w24*y(i,4)/2+w25*y(i,5)/2+w26*y(i,6)/2-y(1,1));   %阀值

   ym=LD_d-theta;   %网络输出值

   yc(i)=ym;

   

   %% 权值修正

   error=ym-y(i,1);      %计算误差

   E(j)=E(j)+abs(error);    %误差求和      

   error1=error*(1+exp(-w11*t));     %计算误差

   error2=error*(1+exp(-w11*t));     %计算误差

   error3=error*(1+exp(-w11*t));

   error4=error*(1+exp(-w11*t));

   error5=error*(1+exp(-w11*t));

   error6=error*(1+exp(-w11*t));

   error7=(1/(1+exp(-w11*t)))*(1-1/(1+exp(-w11*t)))*(w21*error1+w22*error2+w23*error3+w24*error4+w25*error5+w26*error6);

   

   %修改权值

   w22=w22-u1*error2*LB_b;

   w23=w23-u2*error3*LB_b;

   w24=w24-u3*error4*LB_b;

   w25=w25-u4*error5*LB_b;

   w26=w26-u5*error6*LB_b;

   w11=w11+a*t*error7;

end


⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]李鹰, 卢炎生, 蔡碧野,等. 灰色模型GM(1,1)及其改进模型在短期特殊日电力负荷预测中的应用[J]. 桂林工学院学报, 2002, 22(4):418-420.

[2]王霄, 刘莉, 吴志宏. 灰色GM(1,1)模型在电力系统负荷预测中的应用[J]. 沈阳工程学院学报:自然科学版, 2005, 1(2):2.

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