| 基于马尔可夫链和模糊聚类的电力系统短期负荷预测 |
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| 作者姓名： | 任雪梅 陈逊 徐腊元 |
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| 作者单位： | 1. 北京理工大学,信息科学技术学院自动控制系,北京,100081
2. 中国电力科学研究院,农电所,北京,100085 |
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| 基金项目： | 国家重点基础研究发展计划(973计划) |
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| 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.
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| 关 键 词： | 模糊聚类 马尔可夫链 组合预测 马尔可夫链 模糊聚类 电力系统 短期负荷预测 Fuzzy Clustering Markov Chain Combination Based Load Forecasting Term Short System 可控制 预测误差 扰动因素 仿真结果 随机性 最优性能 算法 使用 |
| 文章编号： | 1001-0645(2004)05-0416-04 |
| 收稿时间： | 2002-01-04 |
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