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基于马尔可夫链和模糊聚类的电力系统短期负荷预测

2004年 应用技术
  • 成果简介
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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