基于GLRM模型和MC误差修正的中长期负荷预测

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.