基于Markov链的灰色正交化预测模型在智能电网用电量预测中的应用研究

摘要

智能电网的建设全面提升了我国电网各环节的智能化水平，对电能资源的智能调配提出了更高的要求，由于数据预测能力决定着智能电网的质量，所以用电量信息的精准预测成为电网智能化的一个关键指标。本文在此背景下，利用高斯正交化方法、灰色预测模型与马尔可夫链原理三者相结合的方法，构造一类新的灰色正交化预测模型-GGM(1，1)，该模型可以解决非等距序列的预测问题，改进预测结果的稳定性，较大程度上提高预测模型的精准度，优化数据质量，加强电网运行及调配的智能性。最后用本文提出的方法对江苏省2008年工业用电量进行预测研究，其结果表明了本文所提方法的有效性。