摘要
一种基于高阶多元马尔可夫链的母线负荷预测方法及相关装置,方法包括从电网调控运行系统获取若干条邻近母线的日负荷数据,结合每条母线负荷采样点数量,建立母线负荷序列样本;基于母线负荷序列样本之间的相关性,将母线负荷序列样本转换为高阶多元马尔可夫链模型矩阵;确定高阶多元马尔可夫链模型矩阵的阶数;通过历史数据估计高阶多元马尔可夫链模型矩阵的转移概率矩阵;估计高阶多元马尔可夫链模型矩阵的列间高阶权重;将确定出的阶数、转移概率矩阵及列间高阶权重代入修正高阶多元马尔可夫链模型矩阵,利用修正后的高阶多元马尔可夫链模型矩阵预测母线负荷。本发明同时将时间与空间的影响因素纳入母线负荷预测的考虑范围,预测结果更加准确。
技术关键词
马尔可夫链模型
母线负荷预测方法
转移概率矩阵
序列
样本
Pearson相关系数
采样点
表达式
模块
代表
数据
可读存储介质
门槛
处理器
数学
取向
系统为您推荐了相关专利信息
层级
数据可视化方法
网格模型
环境监测数据
城市数据可视化系统
预测系统
达沙替尼
交互网络
标志物
敏感性检测试剂盒
医学图像生成方法
肿瘤
编码器结构
解码器结构
新颖方法
超声速风洞试验
模型设计方法
气动力
气动铰链力矩
载体