基于马尔可夫链和模糊聚类的电力系统短期负荷预测

被引：11

作者：

任雪梅

陈逊

徐腊元

机构：

[1] 北京理工大学信息科学技术学院自动控制系,北京理工大学信息科学技术学院自动控制系,中国电力科学研究院农电所北京　,北京　,北京

来源：

北京理工大学学报 | 2004年 / 05期

关键词：

模糊聚类; 马尔可夫链; 组合预测;

D O I：

10.15918/j.tbit1001-0645.2004.05.011

中图分类号：

TM715 [电力系统规划];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

提出一种马尔可夫链和模糊聚类相结合的预测方法,针对时间序列中出现的各种随机现象,分别建立数学模型.对样本所属状态采用模糊划分,使分类更符合实际情况;利用马尔可夫链对研究对象做状态分析,根据状态转移进行预测.该方法在电力系统负荷预测中使用,提高了算法的全局最优性能.在时间序列呈现较强的随机性时,本算法具有明显的优越性.仿真结果表明,对于各种扰动因素,预测误差可控制在3.5%以内.

引用

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