基于GLRM模型和MC误差修正的中长期负荷预测

作     者：崔琼 舒杰 吴志锋 黄磊 姚文明 宋香荣 无

作者机构：中国科学院广州能源研究所广州510640 中国科学院可再生能源重点实验室广州510640 四川省电力公司绵阳市安州供电分公司四川绵阳622650 暨南大学韶关研究院广东韶关512000 

出 版 物：《新能源进展》 (Advances in New and Renewable Energy)

年 卷 期：2017年第5卷第6期

页      面：472-477页

学科分类：080702[工学-热能工程] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 

基　　金：国家重点研发计划项目(2016YFB0901405) 广东省省级科技计划项目(2017B090901072) 广州市科技计划项目(201509010018) 广东省科技计划项目(2016B090919014) 

主　　题：中长期负荷预测 灰色线性回归模型 马尔科夫链 误差定量估算 

摘      要：为解决传统灰色模型(GM)忽略线性因素的不足和预测随机波动性大的序列误差偏大问题,提出了一种基于灰色线性回归模型(GLRM)与马尔科夫链(MC)的中长期负荷预测模型。通过搭建GLRM预测模型,分析模型拟合误差的转移规律,提出基于MC的预测误差定量估计方法,并在此基础上建立GLRM模型预测值的修正模型,构建GLRM-MC模型。实例仿真结果表明,该模型与GM模型和GLRM模型相比,能够更好地把握实际负荷的内在变化规律,可以在提高模型预测精度的同时,提升拟合和预测效果的稳定性。