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基于灰色模型参数组合优化的三种主要可再生能源发电量预测

基于灰色模型参数组合优化的三种主要可再生能源发电量预测

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作者：何承香重庆工商大学

学位级别：硕士

灰色预测模型作为灰色系统理论的核心组成部分,因其在研究小数据、贫信息系统预测领域的出色表现,受到国内外学者的关注和研究,现已被广泛应用于社会经济生活的多个领域。然而,现有灰色预测模型难以完全适应不断拓宽的现实应用场景,需... 详细信息

灰色预测模型作为灰色系统理论的核心组成部分,因其在研究小数据、贫信息系统预测领域的出色表现,受到国内外学者的关注和研究,现已被广泛应用于社会经济生活的多个领域。然而,现有灰色预测模型难以完全适应不断拓宽的现实应用场景,需要对其进行不断优化与改进,以满足实际需要。本文基于灰色预测模型建模流程,提出了灰色预测模型参数的组合优化方法。以GM(1,1)模型、TDGM(1,1)模型、TWGM(2,1)模型为基础,构建了参数组合优化的新型灰色预测模型,并将其应用于中国三种主要可再生能源发电量预测。(1)灰色预测模型参数优化研究。累加阶数、背景值系数和初始条件是影响灰色预测模型结构和性能的重要参数。分别将累加阶数、背景值系数和初始条件由确定值转为不定参数,根据灰色预测模型建模流程,结合智能优化算法,提出适应性强的参数组合优化方法。该方法综合了累加阶数、背景值系数和初始条件各自的优势,可以从整体上提升灰色预测模型性能。(2)基于参数组合优化方法的灰色预测模型构建。应用参数组合优化方法,基于GM(1,1)模型、TDGM(1,1)模型和TWGM(2,1)模型,分别构建了对应的参数组合优化模型。具体地,以累加阶数、背景值系数和初始条件三参数组合优化模型为例,分别阐述了三参数组合优化GM(1,1)模型、三参数组合优化TDGM(1,1)模型及三参数组合优化TWGM(2,1)模型的建模机理和参数估计方法,在此基础上分别推导了时间响应式和累减还原式。(3)三种主要可再生能源发电量预测研究。选择可再生能源中发电量最高的水力发电量、风力发电量和光伏发电量作为研究对象。首先应用灰色弱化缓冲算子对光伏发电量数据作预处理,再应用参数组合优化的GM(1,1)模型对光伏发电量进行模拟分析,结果显示,三参数组合优化的GM(1,1)模型性能优于其他参数组合优化的GM(1,1)模型,由此应用该模型预测了中国2021-2025年光伏发电量。其次构建参数组合优化的TDGM(1,1)模型对水力发电量进行模拟分析,并选择ARIMA模型和SVM模型作对比分析,结果显示三参数组合优化的TDGM(1,1)模型性能更优,故应用该模型实现了2021-2025年中国水力发电量的合理预测。最后构建参数组合优化的TWGM(2,1)模型模拟分析风力发电量,结果显示三参数组合优化的TWGM(2,1)模型优于其他参数优化模型,并应用该模型预测了2021-2025年中国风力发电量。

关键词：发电量预测灰色预测模型优化累加阶数优化背景值系数优化初始条件优化

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