| 常规的配电网空间负荷智能预测流程一般是独立的,预测的范围较小,导致预测负荷相对误差不断增加,
为此提出基于马尔科夫模型的配电网空间负荷智能预测方法的设计与验证分析.根据当前实际的电网空间负荷智能预
测需求及标准,先对电网空间负荷指标进行求取,采用多目标的方式,扩大负荷预测的范围,设计多目标智能预测流
程.以此为基础,构建马尔科夫体系电网空间负荷预测模型,采用多维模糊修正实现负荷智能预测处理.最终的测试
结果表明:对比于传统并行数据计算配电网空间负荷智能预测小组、传统模糊概率配电网空间负荷智能预测小组,此
次所设计的马尔科夫模型配电网空间负荷智能预测小组最终得出的预测负荷相对误差被较好地控制在３％以下,说明
该预测方法的针对性与稳定性更高,预测的效率及质量更加稳定,误差可控,具有实际的应用价值. |
