研究目的
提出一种基于改进马尔可夫链的新型组合概率预测方法，以提高光伏发电概率预测的准确性。
研究成果
与常规方法相比，所提出的IMC方法在期望值预测和概率分布预测方面均展现出更优性能。该方法为电力系统运行与调度提供了更全面、精确的信息，有助于控制大规模光伏接入下电力系统运行的风险。
研究不足
该研究承认，当样本量变得极大时，一步转移矩阵的对角元素会趋近于1，这可能导致相邻时间点之间的转移收敛于某种特定映射。这表明该方法在处理超大规模数据集时存在局限性。
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基于改进马尔可夫链的光伏功率组合概率预测方法
DOI：10.1049/iet-gtd.2018.6860
期刊：IET Generation, Transmission & Distribution
出版年份：2019
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
本文提出了一种基于改进马尔可夫链的新型光伏概率预测组合方法，以提高光伏功率概率预测的准确性。首先，提出了一种结合精确因素的马尔可夫链（MC）预测结构，与常规马尔可夫链相比，该方法考虑了除历史数据统计信息之外的更多影响因素。随后利用粗糙集理论对主要因素进行筛选，以量化这些因素的影响。此外，采用k近邻算法选择相似样本构建精确预测模型?；谙嗨蒲?，光伏变化趋势比使用全部历史样本时更为明显，从而进一步提高预测精度。最后，通过将模拟结果与两种案例（使用澳大利亚沙漠知识中心太阳能站和GEFCom2014数据集）的竞争方法结果进行比较，验证了所提方法的有效性和优越性。仿真结果表明，该方法能提供性能更优的概率预测结果，且适用于多种预测场景。
作者：
Bo Chen，Jinghua Li
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