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马尔科夫理论在中长期负荷预测中的应用

第23卷第5期 2011年10月 电力系统及其自动化学报 Proceedings of the CSU—EPSA V01.23 No.5 0Ct. 2011 马尔科夫理论在中长期负荷预测中的应用 黄银华h2,彭建春1,李常春3,刘 鼎1,孙广强1 (1.湖南大学电气与信息工程学院,长沙410082;2.福建省电力勘测设计院,福州350003; 3.天津市电力科学研究院,天津300384) 摘要:针对灰色预测模型对随机波动性较大的数据序列拟合较差、预测精度较低的情况,提出了一种基于马 尔科夫灰色残差修正的预测模型。该模型考虑到马尔科夫理论中转移概率可以反映随机因素的影响、适用于 随机波动较大的动态过程的特点,将其与灰色预测模型进行有机结合。文中一方面利用马尔科夫链对电力负 荷的未来残差值进行修正;另一方面运用马尔科夫状态转移矩阵对未来残差值的符号进行判定。该方法弥补 了灰色预测模型的固有缺陷。预测结果表明该方法在提高组合预测精度上具有可行性。 关键词:中长期负荷预测;灰色模型;残差修正;马尔科夫理论;转移概率 中图分类号:TM714 文献标志码:A 文章编号:1003—8930(2011)05—0131—06 Application of Markov Theory in Mid—Long Term Load Forecasting HUANG Yin—hual”,PENG Jian—chunl,LI Chang-chuns,LIU Din91,SUN Guang—qian91 (1.College of Electrical and Information Engineering,Hunan University, Changsha 410082,China; 2.Fujian Electric Design Institute,Fuzhou 350003,China; 3.Tianjin Electric Power Science&Research Irrstitute,Tianjin 300022,China) Abst隋ct:Based on the fact that using GM(1,1)model tO the high waving peak load has low precision on on simu- lation and forecast,a novel combinatorial forecasting algorithm based per.Deliberate tO on Markov chain is proposed on in this pa— the features of Markov theory which can reflects the influence random factors and extend the stochastic process which is dynamic and fluctuating is considered,and it is seamless integrated with GM one state (1,1)model.On the the other hand,the hand,this paper uses Markov chain to correct the future residual of electricalload,on transition matrix of Markov iS adopted to forecast the sign of future residual.This method make up the fundamental disadvantages of GM(1,1)model.And the results of the load forecasting in- dicate the feasibility of the proved method. Key words:mid—long term load forecasting;GM(1。1)model;residual ability transition error correction;Markov theory;prob- 电力系统负荷预测的实质是根据预测对象的 历史数据建立相应的数学模型,描述其发展规律。 有效的负荷预测为所在地区或电网的电力发展速 度、电力建设规模、电力工业布局、地区间的电力余 缺调剂、以及电网资金和人力资源的平衡提供了可 靠的依据[1]。目前,国内外有关中长期负荷预测的 理论和方法很多,大致可分为经典预测和现代预测 收稿日期:2010—04—23l修回日期:2010—06—12 两类。 电力负荷预测的核心问题是预测的数学模型 的建立。灰色GM(1,1)模型是最常用的一种灰色 模型,它是由一个只包含单变量的一阶微分方程构 成,是GM(1,咒)模型的特例。该方法的实质是对原 始数据序列进行一次累加生成,使其成为具有指数 增长趋势变化规律的数列,然后建立GM(1,1)模 万方数据

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