【摘 要】
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在负荷预测中,对具有随机波动性质的历史数据通常采用指数加权、滑动平均、20%修匀等方法对其进行处理得到较为平滑的数据列,以期在应用数学模型进行预测时得到更为准确的结
【机 构】
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武汉大学电气工程学院,湖北省电力建设技工学校,河南省电力勘测设计院。河南郑州450007
【基金项目】
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科技部基础技术创新基金重点资助（10C26214212225）
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在负荷预测中,对具有随机波动性质的历史数据通常采用指数加权、滑动平均、20%修匀等方法对其进行处理得到较为平滑的数据列,以期在应用数学模型进行预测时得到更为准确的结果,应用这些方法时需要对部分＂不合群＂数据进行判定并处理。文章采用的灰色马尔柯夫模型结合了GM（1,1）模型和马尔柯夫概率预测模型的优点,可对具有随机波动性质的负荷数据作出相对准确的预测,避免在信息不足时因对历史数据作出不合理的判定和处理而带来的预测误差。
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