基于预测有效度和马尔科夫-云模型的母线负荷预测模型筛选与变权重组合预测

• 作者: 孙晓璐 尹星露 肖先勇
• 来源期刊: 电力自动化设备
• 学科: 工学
• 关键词: 地区电网 负荷预测 相似日 有效度 马尔科夫链 云模型 模型筛选 变权重组合
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 分析与研究
• 页码范围: 114-119
• 页数: 6页
• 分类号: TM715
• 字数: 4796字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16081/j.issn.1006-6047.2015.03.018

摘要

预测有效度与鲁棒性是母线负荷预测面临的重要课题.基于日特征相关因素选取待预测日的相似日;从待预测日母线负荷真值未知的实际出发,引入模型预测精度和预测有效度概念,研究模型有效度的转移规律,提出基于马尔科夫链和云模型的预测精度定量估计方法;基于模型综合有效度,提出组合模型筛选方法和变权重母线负荷组合预测方法.基于所提方法开发了一套母线负荷预测系统,并应用于我国某地区电网.多条母线、多时段的预测结果表明,所提方法所得预测结果的有效度高且稳定,具有预测结果准确和鲁棒性好的特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖先勇	四川大学电气信息学院	223	2612	27.0	42.0
2	孙晓璐	四川大学电气信息学院	5	66	4.0	5.0
3	尹星露	四川大学电气信息学院	3	35	3.0	3.0