基于 Mycielski 改进的 Markov 链超短期风电功率预测方法

• 作者: 尹天骄 沈艳霞 陆欣
• 来源期刊: 江苏大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 风电功率 Markov Mycielski 预测 转移概率矩阵
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 页码范围: 209-213
• 页数: 5页
• 分类号: TM743
• 字数: 4115字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7775.2016.02.014

摘要

针对在 Markov 链超短期风电功率预测过程中未考虑风电功率变化趋势，在不同风电功率变化区间均采用同一状态转移概率矩阵，导致预测精度欠佳的问题，提出了一种基于 Mycielski 方法改进的 Markov 链预测方法．首先利用 Mycielski 方法在风电功率历史序列中寻找最长长度的重复序列，然后将计算每一时刻 Markov 链状态转移概率矩阵的序列重新定义，最后利用每一时刻的Markov 链状态转移概率矩阵进行风电功率预测．对我国某风电场超短期风电功率进行总体预测．结果表明，在均方根误差的对比上，基于 Mycielski 方法改进的 Markov 链预测方法能够提高14.15％的预测精度，具有一定的实用价值．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈艳霞	江南大学电气自动化研究所	177	2135	23.0	39.0
2	陆欣	江南大学电气自动化研究所	6	27	4.0	5.0
3	尹天骄	江南大学电气自动化研究所	4	8	2.0	2.0