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A novel new grey model and its in
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摘要
可再生能源对全球发电做出了重大贡献。因此，精确的中长期可再生能源发电预测对于将可再生能源系统与智能电网和能源战略规划相结合变得越来越重要。为此，本文建立了一种新颖的结构自适应离散灰色预测模型，并且扰动分析表明该模型能够适用于小样本建模。为了满足新信息优先的原则，本文引入分数动态加权系数定义的累计生成算子，实现了在信息不足时系统信息的有效利用，并可以从稀疏样本中准确提取系统序列的发展模式。在模型结构方面，本文引入非线性项和周期波动项来模拟可再生能源发电数据的非线性和周期波动趋势，提高了灰色预测模型对非线性和波动时间序列的适应性。通过优化算法的对比实验设计，本文最终选择灰狼优化算法(GWO)对模型的结构参数进行优化灰色预测，使所提出的模型具有更高的灵活性和更强的适应性。为了证明模型的性能，在世界生物燃料发电、中国可再生能源发电和美国小型太阳能光伏发电三个案例中，作者将提出的新模型与统计计量经济学技术、人工神经网络(ANN)以及各种灰色模型进行比较验证。实验结果表明，所提出的模型在拟合精度和预测精度方面优于其它竞争模型。此外，蒙特卡罗仿真和概率密度分析进一步表明，所提出的模型能够提供最佳的预测效果，并具有较高的鲁棒性。
更多关于" "的研究详见：
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In order to the of the model, the new model is with , (ANN) and grey in three cases: World power , China’s power and small-scale solar power in the 。 The show that the model is to other in terms of and 。 In , Monte-Carlo and show that the model can the best and has high 。
grey model
Monte-Carlo
Fig.7. The -code of the GWO .
Fig.8. and of (1,1) model based on the GWO .
Fig.10. Monte-Carlo and of (1,1) model.
Fig.17. and of eight on China’s power .
关于
本期小编：王虎；审核人：宋晨曦
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