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[6]。1.1.1GM(1.1）模型的建立设原始数据序列为 作一次累加得到 式3GM(1,1)模型对应的微分方程为 式4得到系数向量 式5用最小二乘法计算求解得 式6其中 式7 式8微分方程的解为 式9又因为 式10而预测值 式111.1.2模型精度检验用灰色理论算出得结果需要进行精度检验，本文使用后验差法对模型进行检验，根据残差Q与方差C的比值d和概率P两个指标，可检验模型精度的等级，一般模型的精度分为四个等级，模型精度检验指标见下表：表3模型精度等级检验指标优良合格不合格d<0.35<0.5<0.65≥0.65P>0.95>0.8>0.7≤0.7计算方法为：首先计算出此列数据的残差 式12再求其平均值 式13因此残差的方差 式14再求实际数据的平均值 式15方差 式16由于计算过程相对繁琐，这里借助MATLAB算法完成相关计算，MATLAB程序见附录一，预测结果见下表：表4灰色理论法预测结果(单位：亿千瓦时）年份20192020202120222023202420252026用电量96.01101.83110.12117.94126.22135.17144.75155.01年份20272028202920302031203220332034用电量165.99177.76190.36203.85218.30233.77250.34268.09计算得出残差Q=0.0220，方差C=0.1219，d=0.1804,小误差概率P=1，因此由表5可知，该模型精度质量为优，故选择此结果作为2034年的预测结果。预测曲线见下图，可见后期匹配效果较好，误差较小。图1：灰色理论预测结果曲线图1.3总结上文通过两种方法得出了两种预测结果，但这两个结果实际上相差无几，因此两者均可作为本次负荷预测结果。本文以灰色理论法的预测结果为例，对比分析铜陵市电网的现状，得到本变电站的建设规模见下表：表5变电站建设规模项目规划220
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