【摘 要】
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鉴于经济发展及国家政策制定实施中存在大量不确定因素,引入模糊理论构建了模糊马尔科夫链状预测模型。通过对用电量观测数据进行模糊划分,解决了马氏理论中状态难以精确划分
【机 构】
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上海交通大学电气工程系,上海市电力公司市南供电公司
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鉴于经济发展及国家政策制定实施中存在大量不确定因素,引入模糊理论构建了模糊马尔科夫链状预测模型。通过对用电量观测数据进行模糊划分,解决了马氏理论中状态难以精确划分的难题,形成了用电量增长率的模糊状态隶属函数,并利用转移概率修正值计算出待预测时刻变量对各模糊状态的隶属程度,实现了对未来电力需求增长规律的预测分析。结果表明,本模型不仅能够提供预测分布区间,同时还保证了较高的预测准确度,是一种值得深入探讨的中长期电力需求预测方法。
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