基于改进灰色马尔科夫预测法的中长期负荷预测

• 作者: 夏耀杰 程浩忠
• 来源期刊: 电力需求侧管理
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷预测 灰色模型 残差修正 改进马尔科夫链 数据畸变
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 21-25
• 页数: 5页
• 分类号: TM715
• 字数: 4177字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种提高对可能发生较大畸变序列的负荷预测精度的方法。由于电力负荷受天气、节日、经济等较多因素影响，在时间序列上表现为非平稳的随机过程，在某些年份负荷值可能会出现较大畸变，导致模型预测精度下降。分三步对畸变较大的数据样本进行预测以及误差分析，首先建立灰色预测模型，然后利用残差进行模型修正以增加序列波动性，而后用改进的马尔科夫链进行误差修正以提高精度。采用某市1998年至2013年最大负荷作为样本数据验证算法有效性，算例结果表明：与传统灰色系统预测模型相比，此模型有更高的拟合精度和预测精度。此方法的优势在于：在相同样本情况下，拟合程度高并且可以明显修正畸变数据带来的误差。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程浩忠	上海交通大学电子信息与电气工程学院	323	10481	55.0	85.0
2	夏耀杰	上海电力学院电气工程学院	2	6	1.0	2.0