發(fā)布時間：2017-10-04 16:44

  本文關鍵詞：基于馬爾可夫鏈篩選組合預測模型的中長期負荷預測方法

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【摘要】：在負荷預測的模型組合過程中,主要是根據歷史數據的趨勢恰當選擇模型,再根據模型特點選擇權重分配方法。針對灰色關聯度滿足要求的幾種模型預測值分化較大的問題,從負荷數據的增長率無后效性這一特點出發(fā),通過對原始數據增長率的分析,采用馬爾可夫鏈劃分區(qū)間,從幾種滿足精度要求的模型中篩選出兩種進行組合預測,通過方差—協方差方法分配權重。經過該種方法的篩選,不僅可以更準確地選擇組合預測模型的類型,而且具有較高精度。
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學信息與電氣工程學院;贛榆區(qū)供電公司;
【關鍵詞】： 馬爾可夫鏈 篩選 灰色關聯度 組合預測
【基金】：國家自然科學基金(51107143)~~
【分類號】：TM715
【正文快照】： This work is supported by National Natural Science Foundation of China(No.51107143).0引言電力系統負荷預測是供電部門科學、經濟、合理地管理電力系統的一項重要內容。對電力部門分配未來幾年的工作任務,合理部署人力、物力資源,促進國民經濟快速、穩(wěn)定增長具有極為重

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本文編號：971751