基于HMM模型的电力负荷预测模型研究

摘要

负荷预测是电力系统研究和电网规划的重要组成部分.采用隐马尔可夫模型,训练过程采用Baum-Welch算法,在Mat?lab软件上隐马尔可夫模型进行训练,得到负荷特性预测最优模型,解码预测过程采用Viterbi算法,通过模型可预测下一年地区负荷特性.以广东电网2011年至2016年负荷数据作为训练数据对隐马尔可夫模型进行训练,并对2017年广东典型日负荷率进行预测,仿真结果具有较优的准确性和计算效率.