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1、孑南手量夕久事SouthChinaUniversityofTechnology專業(yè)學位碩士學位論文灰色預測與改進的季節(jié)型預測技術在茂名供電局購電預算中的應用作者學科指導姓名專業(yè)教師所在學院論文提交日期陳祖勛工業(yè)工程王愛虎教授余文輝高級工程師工商管理學院2006年10月13日ABSTRACTThetotalelectricalpowersupplyofMaomingPowerSupplyBureaucomesfromtwopartsOne
2、comesfromthepowergrid,anothercomesfromthelocalhydroelectricitypowerThepower班dcarlberegardedasaninfinitebus,suppliestheremainingpowerdemandingasmuchasneededThelocalhydroelectricitypowerisgreenpowerithasthepriorityoftobebo
3、ught,Butbecauseoftheregion,ownershipandbusinessaccountingisdifferentThelocalhydroelectricitypoweriscomposedbythreeparts:thegeneraldepartment’S,Gaozhou’S,Xinyi’SConsideringtraditionalloadforecastingmethodhaslargerextentof
4、errorthusthisarticleusesal【indofintegratedforecaStingmethodItusesgreyforecastingtechniqueforthetotalelectricalpowerdemandpredictingandusesimprovedseaSonaltrendforecastingtechniqueforthelocalhydroelectricitypowerpredictin
5、gThegreyforecastingmodel,GM(1,1),hasbeenimprovedthreetimesinthisthesisItusesmonthlydevelopingtrendt0modifytheabnormalsuccessivedataintheseriesandusesannualdevelopingtIendtomodifrthesmoothnesslevelofthesequence,andchoseth
6、eequitableoriginalvaluesofthemodelByusingthismeans,itimprovestheflexibilitylevelofthegreyforecastingmodel,andt_hemodeladaptstotheactualcharacteristicsofthelocalelectricalpowerloadverywellThisthesismakesfourrevisionsinthe
7、seaSonaldevelopingtrendforecastingtechnique:first,theobservevalueforforecastingdoesnotsimplyusethedatasofthelocalhydroelectricitypoweritusesthemaximumannualgeneratehoursasanintermediatevariabletoimprovethecomparisonofthe
8、dataseries,andmakesitpossibletosimplifythelinearcomponentSecond,itdirectlyusesthelatestcycleaveragevaluetodescribethelineartrend,andsimplifiestheoriginalmodel,(abt)易toanewmodel,碑a(chǎn)ndthismakesitconvenienttoapplythemodelThe
9、血irditusesdamsofthepast20yearsfromthetypicalhydroelectricitygeneratestationstomodifytheseasonalindex可,whichindicatestheseasonalcyclecomponentThismethodmakestheforecastingmodelnottobeforbiddentofulfillthehistoricaldatabut
10、todescribetheactualtimesequenceFinallyitUSeStheannualrainfalltomodifyseasonalindexIj,andmakesthemodeltoincludeadequateusefulfactorsBasedongreyforecastingtechnique,accordingtoannualalignmentofmonthlyeletricalpowerconsumpt
11、ion,webuilttheforecastingmodelofthemonthlyelectricalpowerconsumVionforMaomingPowerSupplyBureauandXinyicityBasedonseaSonal仃endforecastingtechniquewebuilttheforecastingmodelofthemonthlyhydroelectricitypowerforthegeneraldep
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