一种基于隐马尔可夫模型的电网发展趋势预测方法及系统

    公开(公告)号:CN112101673B

    公开(公告)日:2024-01-16

    申请号:CN202011000648.0

    申请日:2020-09-22

    摘要: 本发明公开了一种基于隐马尔可夫模型的电网发展趋势预测方法及系统。该方法包括:采用主成分分析法计算目标指标类型对应的目标指标值;根据目标指标值确定电网发展动态趋势特征向量;根据电网发展动态趋势特征向量和优化模型求解隶属度函数模型的参数并生成隶属度函数;将电网发展动态趋势特征向量代入隶属度函数生成电网发展动态趋势隶属度向量;根据电网发展动态趋势隶属度向量生成隶属度矩阵,对隶属度矩阵进行聚类;根据聚类后的隶属度矩阵,对隐马尔可夫模型进行训练,根据训练后的隐马尔可夫模型,采用维比特算法预测电网发展趋势等级。采用本发明的方法及系统,能够对电(56)对比文件WO 2013174146 A1,2013.11.28艾欣 等.电网发展诊断的改进模糊评价模型与评级.中国电力.2022,第55卷(第5期),66-75+165.秦欢 等.基于隐马尔科夫和主成分分析的电网数据词典构建.电力大数据.2019,第22卷(第1期),16-21.Inês L. Roça 等.Solving Ill-Conditioned State-Estimation Problems inDistribution Grids With Hidden-MarkovModels of Load Dynamics.IEEE Transactionson Power Systems.2020,第35卷(第1期),1-9.dataAnatoli Paul Ulmeanu 等.HiddenMarkov Models revealing the householdthermal profiling from smart meterdata.Energy and Buildings.2017,第154卷127-140.Alan Carlin 等.Higher AutomatedLearning through Principal ComponentAnalysis and Markov Models.ArtificialIntelligence in Education.2013,661-665.郑敏嘉;卢洵;程鑫.基于HMM模型的电力负荷预测模型研究.机电工程技术.2018,(11),170-173.