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(shù)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(yōu),，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(jù)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(shù)的全局最優(yōu)解,，自動優(yōu)化GM（1，1）的參數(shù),，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(tǒng)規(guī)劃和運行方面發(fā)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(yōu)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(shù)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(yōu)化GM（1,，1）的方法，該方法能自動優(yōu)化GM（1,，1）的參數(shù),，尋找全局最優(yōu)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(yōu)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(fā)展情況,，有效提高負荷預測精度，并且能自動有效地優(yōu)化GM（1,，1）學習參數(shù),，具有較強的使用價值。
參考文獻
[1] 李瑾,，劉金朋,，王建軍.采用支持向量機和模擬退火算法的中長期負荷預測方法[J].中國電機工程學報，2011,，31（16）：63-66.
[2] 余健明,，燕飛，楊文宇,，等.中長期電力負荷預測的變權灰色組合預測模型[J].電網(wǎng)技術,，2005，29（17）.
[3] 周德強.基于最小一乘的GM（1,，1）模型及在負荷預測中的應用[J].電力系統(tǒng)保護與應用,，2011，29（17）.
[4] 張勇軍,，石輝,，翟偉芳，等.基于層次分析法-灰色綜合關聯(lián)及多灰色模型組合建模的線損率預測[J].電網(wǎng)技術,，2911,，35（6）.