摘  要： 分析了灰色模型（GM）和模擬退火模型（SA）,，GM（1，1）學(xué)習(xí)參數(shù)的計(jì)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(duì)于非線性較強(qiáng)的負(fù)荷,，會(huì)產(chǎn)生很大的偏差,。提出了一種GM（1，1）與SA相結(jié)合的方法,，根據(jù)模擬退火原理,，結(jié)合概率突跳特性在解空間中隨機(jī)尋找目標(biāo)函數(shù)的全局最優(yōu)解，自動(dòng)優(yōu)化GM（1,，1）的參數(shù),，在負(fù)荷預(yù)測(cè)的實(shí)例中取得良好效果,。
關(guān)鍵詞： 灰色模型GM,；模擬退火SA；負(fù)荷預(yù)測(cè)

　中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)在電力系統(tǒng)規(guī)劃和運(yùn)行方面發(fā)揮著重要作用,，具有明顯的經(jīng)濟(jì)效益,，負(fù)荷預(yù)測(cè)實(shí)質(zhì)上是對(duì)電力市場(chǎng)需求的預(yù)測(cè),。灰色預(yù)測(cè)具有要求樣本少,、運(yùn)算簡(jiǎn)便和精度高的優(yōu)點(diǎn),，得到了廣泛的應(yīng)用。由于GM（1,，1）的預(yù)測(cè)精度依賴于模型參數(shù)的準(zhǔn)確度,，使其難以達(dá)到理想的預(yù)測(cè)效果。針對(duì)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(dòng)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(yù)測(cè)精度,。在中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)中取得較好的效果。

　對(duì)GM（1,，1）和模擬算法建模進(jìn)行分析,，針對(duì)各自的優(yōu)缺點(diǎn)提出新的組合模型，并就改模型的建模思想和建模步驟進(jìn)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(fù)荷變化發(fā)展情況，有效提高負(fù)荷預(yù)測(cè)精度,，并且能自動(dòng)有效地優(yōu)化GM（1,，1）學(xué)習(xí)參數(shù)，具有較強(qiáng)的使用價(jià)值,。
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