【摘 要】
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现有风电功率预测方法只提供功率的单点预测值，但是在电力市场的决策过程中却需要更多的信息。本文提出一种基于离散时间Markov 链理论的新功率预测模型。针对功率数据的无规律性，采用等分法划分了4种状态空间，并对每种状态空间都建立一阶和两步混合Markov 模型，模型权重系数采用加速遗传算法求解。该模型直接对风电功率数据进行数值分析，有效避免通过风速预测再转换为功率时带来的误差累积。给出四种混合模型和
【机 构】
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哈尔滨理工大学，哈尔滨市 150080
【出 处】
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中国电机工程学会电力系统自动化专业委员会三届一次会议暨2011年学术交流会
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现有风电功率预测方法只提供功率的单点预测值，但是在电力市场的决策过程中却需要更多的信息。本文提出一种基于离散时间Markov 链理论的新功率预测模型。针对功率数据的无规律性，采用等分法划分了4种状态空间，并对每种状态空间都建立一阶和两步混合Markov 模型，模型权重系数采用加速遗传算法求解。该模型直接对风电功率数据进行数值分析，有效避免通过风速预测再转换为功率时带来的误差累积。给出四种混合模型和最新的评价误差公式NRMSE。通过分析和算例表明，N=102 时混合模型预测精度高于PM 模型，并给出了单点预测值和概率分布值。
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