摘  要： 分析了灰色模型（GM）和模擬退火模型（SA），GM（1，1）學習參數的計算采用最小二乘法，而最小二乘法是基于殘差平方和最小尋優，容易陷入局部最小，對于非線性較強的負荷，會產生很大的偏差。提出了一種GM（1，1）與SA相結合的方法，根據模擬退火原理，結合概率突跳特性在解空間中隨機尋找目標函數的全局最優解，自動優化GM（1，1）的參數，在負荷預測的實例中取得良好效果。
關鍵詞： 灰色模型GM；模擬退火SA；負荷預測

　中長期負荷預測在電力系統規劃和運行方面發揮著重要作用，具有明顯的經濟效益，負荷預測實質上是對電力市場需求的預測。灰色預測具有要求樣本少、運算簡便和精度高的優點，得到了廣泛的應用。由于GM（1，1）的預測精度依賴于模型參數的準確度，使其難以達到理想的預測效果。針對上述情況，本文提出模擬退火SA算法優化GM（1，1）的方法，該方法能自動優化GM（1，1）的參數，尋找全局最優解，有效地提高了GM（1，1）的預測精度。在中長期負荷預測中取得較好的效果。

　對GM（1，1）和模擬算法建模進行分析，針對各自的優缺點提出新的組合模型，并就改模型的建模思想和建模步驟進行了理論探討。算例分析表明，此新型組合模型能較好地模擬負荷變化發展情況，有效提高負荷預測精度，并且能自動有效地優化GM（1，1）學習參數，具有較強的使用價值。
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