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基于GMC的电力负荷预测研究

Research on Gray Markov Chain for the Power Load Prediction
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摘要 电力负荷预测在电网发展规划中占有重要地位,其关键是建立合适的预测模型。GM(1,1)模型适用于预测比较平滑的短期负荷,而对波动性较大的高峰负荷或中长期负荷,它的预测精度比较低。而马尔可夫链可以克服波动性较大的局限性,为此将两者结合起来形成灰色马尔可夫模型,以提高预测精度。实证分析表明,该模型切实可行,具有较高的精确度。 Using GM(1,1) Model to predict short-period load has good accuracy,but to the high waving peak-load or long-term load,its accuracy is low.Markov Model can overcome this defection,so combining GM(1,1) with Markov Model to predict peak-load or long-term load can improve forecasting accuracy.Application result proves that the Gray Markov Chain model is practicable and has a high accuracy.
出处 《现代工业经济和信息化》 2012年第18期71-73,共3页 Modern Industrial Economy and Informationization
关键词 灰色模型 马尔可夫链 电力负荷预测 GM(1 1) model markov power load prediction
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