基于灰色线性回归-加权模糊马尔可夫链模型的电力能源需求预测

发布时间：2021-02-04 18:45

　　电力能源系统是一个具有多利益主体的复杂系统,其需求总量变化趋势的预测是新能源规划决策的重要基础,对新常态下我国经济的可持续发展具有重要的指导意义。结合电力能源需求总量历史样本数据特征,提出一种基于灰色线性回归-加权模糊马尔可夫链模型的电力能源需求预测新方法。首先,利用线性回归理论对电力能源需求灰色预测数据进行平滑处理,剖析电力能源需求时间序列中的线性变化特性,进而基于灰色线性回归方程对电力能源需求的未来变化趋势进行预测;引入加权模糊理论对马尔科夫链理论进行改进,构建灰色线性回归预测残差的状态转移加权模糊概率矩阵,实现对灰色预测结果残差的修正,解决电力能源需求预测中的局部波动变化问题。最后,以我国H电网区域的电力能源需求预测为实际算例,验证所提方法的可行性和有效性。 

【文章来源】：电子器件. 2020,43(05)北大核心

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

H地区能源需求总量预测相对残差对比

图2利用柱形图分别显示H地区电力能源需求总量实际值、灰色-加权模糊马尔科夫链模型的预测值和基于传统灰色模型的预测值的变化情况。综合图1和图2可知,对比传统灰色预测模型,结合线性回归和加权模糊马尔科夫链理论的改进灰色预测模型对电力能源需求总量进行预测时,与实际值拟合效果更好,相对残差更小,因而灰色-加权模糊马尔科夫链模型不仅可以很好地剖析电力能源需求总量的整体变化趋势,而且具有很高的预测精度,可以为研究经济新常态下的电力能源需求发展规律提供一种有效的新方法。

【参考文献】：
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本文编号：3018765