Resumen

Con un rápido crecimiento económico, la demanda de electricidad está claramente aumentando. Es difícil almacenar electricidad para uso futuro; por lo tanto, el pronóstico de la demanda de electricidad, especialmente el pronóstico de consumo de electricidad, es crucial para planificar y operar un sistema eléctrico. Debido a varios factores inestables, es desafiante prever el consumo de electricidad. Por lo tanto, es necesario establecer nuevos modelos para pronósticos precisos. Este estudio propone un modelo híbrido, que incluye selección de datos, análisis de anomalías, prueba de viabilidad y un modelo gris optimizado para pronosticar el consumo de electricidad. En primer lugar, se seleccionan los datos originales de consumo de electricidad para construir diferentes esquemas (Esquema 1: selección a corto plazo y Esquema 2: selección a largo plazo); luego, se emplean el algoritmo iterativo (IA) y el algoritmo de búsqueda del cuco (CS) para seleccionar el mejor parámetro de GM(1,1). El día pronostic

• Materias:Ecuaciones diferenciales Ecuaciones integrales Variables independientes Sistemas dinámicos Combinaciones convexas
• Subjects:Differential equations Integral equations Independent variables Dynamic systems Convex combinations
• Palabras claves:Demanda de electricidad; Pronóstico; Consumo; Modelo; Precisión; GM(1,1)
• Keywords:Electricity demand; Forecast; Consumption; Model; Accuracy; GM(1,1)