馬爾科夫鏈在中長期負荷組合預測中的應用.pdf

1、中長期負荷預測是城市電網(wǎng)規(guī)劃的基礎工作之一，它為電網(wǎng)規(guī)劃提供了必不可少的基礎數(shù)據(jù)，是保證電力系統(tǒng)可靠供電和經(jīng)濟運行的前提。合理而精準的負荷預測將直接影響到電力投資、網(wǎng)絡布局和運行的合理性，具有很大的經(jīng)濟效益和社會效益。
　　 由于中長期負荷預測受到很多不定因素的影響，單一預測模型難以保證在任何情況下都能獲得滿意的預測結(jié)果。如何獲得簡單實用、穩(wěn)定性好的預測模型以及如何提高負荷預測的精度成為了學者們研究的重點。本文在學習和消化馬爾科

2、夫鏈的基礎上，將其引入到中長期負荷組合預測中，分別從串聯(lián)組合預測和并聯(lián)組合預測兩個方面來進行分析計算。
　　 本文首先概述了電力負荷預測的研究現(xiàn)狀以及負荷預測的目的和意義，討論了負荷預測的分類和中長期負荷預測的方法，同時介紹了馬爾科夫基本理論，為后文的發(fā)展做了鋪墊。在此基礎上，考慮馬爾科夫鏈的特性并將其應用到組合預測中去。對于串聯(lián)組合預測，結(jié)合馬爾科夫鏈中轉(zhuǎn)移概率可以反映隨機因素的影響、適用于隨機波動較大的動態(tài)過程的特點，將其與

3、灰色預測模型進行有機結(jié)合。該方法彌補了灰色預測模型在預測結(jié)果的精確性和可信任性方面所表現(xiàn)出的固有缺陷。預測結(jié)果表明該方法在提高預測精度上具有可行性；對于并聯(lián)組合預測，一方面，針對單一模型都有特定的適用范圍和條件的情況，利用馬爾科夫過程無后效性的特點將其應用于負荷模型的篩選。算例證實了相對于用沒有經(jīng)過篩選的模型進行的預測，用篩選模型進行的預測其預測結(jié)果更為理想。另一方面，以最小誤差為準則給出了馬氏鏈的狀態(tài)和狀態(tài)概率的初步估計，再用馬氏鏈擬