10.3969/j.issn.1001-0645.2004.05.011
基于马尔可夫链和模糊聚类的电力系统短期负荷预测
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.
模糊聚类、马尔可夫链、组合预测
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TP18(自动化基础理论)
国家重点基础研究发展计划973计划CG1998030405
2004-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
416-418,422
