基于灰色关联指标筛选的BP神经网络中长期电力负荷滚动预测马尔可夫残差修正模型研究

针对中长期电力负荷预测样本量小、多因素影响的特点,利用灰色关联度筛选影响因素,建立基于BP神经网络算法的负荷预测模型,通过多因素变量及历史负荷变量序列进行滚动预测,得到的预测值明显优于单一预测方法,并通过马尔可夫过程对预测残差进行修正,使预测精度得到较大提高,研究实证表明,这种预测方法具有进行推广应用的价值。