摘要：针对传统灰色预测模型GM（1,1）在预测增长较快的电力负荷时预测效果变差这一局限性,引入了比标准粒子群优化算法效率更高的自适应粒子群优化算法,并与GM（1,1）模型相结合,利用自适应粒子群算法求解GM（1,1）模型中的参数a和u,提出一种自适应粒子群优化灰色模型。通过对四个地区的用电量进行实例仿真,证明该模型具有较广的适用范围和较高的预测精度。

关键词：电力负荷预测 灰色模型 自适应 粒子群优化 

单位：湖南大学电气与信息工程学院 长沙410082