基于马尔可夫链筛选组合预测模型的中长期负荷预测方法

发布时间：2017-10-04 16:44

  本文关键词：基于马尔可夫链筛选组合预测模型的中长期负荷预测方法

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【摘要】：在负荷预测的模型组合过程中,主要是根据历史数据的趋势恰当选择模型,再根据模型特点选择权重分配方法。针对灰色关联度满足要求的几种模型预测值分化较大的问题,从负荷数据的增长率无后效性这一特点出发,通过对原始数据增长率的分析,采用马尔可夫链划分区间,从几种满足精度要求的模型中筛选出两种进行组合预测,通过方差—协方差方法分配权重。经过该种方法的筛选,不仅可以更准确地选择组合预测模型的类型,而且具有较高精度。
【作者单位】： 中国矿业大学信息与电气工程学院;赣榆区供电公司;
【关键词】： 马尔可夫链 筛选 灰色关联度 组合预测
【基金】：国家自然科学基金(51107143)~~
【分类号】：TM715
【正文快照】： This work is supported by National Natural Science Foundation of China(No.51107143).0引言电力系统负荷预测是供电部门科学、经济、合理地管理电力系统的一项重要内容。对电力部门分配未来几年的工作任务,合理部署人力、物力资源,促进国民经济快速、稳定增长具有极为重

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本文编号：971751