加权马尔可夫优化的NGBM(1,1)模型在中长期电力负荷预测中的应用

论文摘要

灰色理论在电力负荷预测领域中有重要应用,为了扩展灰色模型在中长期电力负荷预测中应用,提出了一种基于加权马尔可夫优化的非线性灰色伯努利(nonlinear grey Bernoulli Model, NGBM(1,1))预测模型.首先引进新型非线性NGBM(1,1)模型对电力负荷数据的总体趋势进行拟合,得到的灰拟合精度序列是一个随机波动的过程,再利用加权马尔可夫的特点确定灰拟合精度的加权转移概率矩阵,通过插值和还原计算对NGBM(1,1)模型的预测结果进行优化.将该模型运用到江苏省农村电力负荷预测中,结果验证其在预测精度上的优越性,并用于中长期电力负荷预测是有效可行的.

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类型: 期刊论文

作者: 刘嘉,王泽滨

关键词: 电力系统,负荷预测,模型,加权马尔可夫,灰色理论

来源: 江苏科技大学学报(自然科学版) 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 浙江大学机械工程学院,山东信通电子股份有限公司

分类号: TM715

页码: 60-66

总页数: 7

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标签：电力系统论文;  负荷预测论文;  模型论文;  加权马尔可夫论文;  灰色理论论文;