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基于马尔科夫的残差蚁群灰色模型在负荷预测中的应用
被引:8
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
李艳昌
机构
:
[1]
华北电力大学经济管理系
来源
:
华东电力
|
2007年
/ 07期
关键词
:
马尔科夫链;
蚁群优化算法;
等维新息;
负荷预测;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TM715 [电力系统规划];
TM743 [模拟与仿真];
学科分类号
:
摘要
:
灰色GM(1,1)预测模型,要求样本数据少、原理简单、运算方便、短期预测精度高、可检验等优点,在负荷预测中得到了广泛应用,但是也有其局限性。当数据灰度越大,预测精度越差,并且不太适合经济长期后推若干年的预测,在一定程度上是由模型中的参数造成的,为此引入向量θ,建立残差GM(1,1,θ)模型,利用蚁群优化算法对其进行修正,同时引入等维新息、运用马尔科夫状态转移矩阵判断残差预测值在k>n时的符号,大大提高了预测精度,实证分析表明,该方法具有一定的实用价值。
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