基于张量链的电网大数据多模态预测方法
陈彬
徐欢
邹文景
南方电网数字电网研究院有限公司 数字化部,广东 广州 510700
摘要：为了优化大数据预测系统的准确率和运算耗时,在张量理论的基础上,提出了一种适用于电网领域的多模态预测方法.通过综合运用张量和马尔科夫理论,设计了一种具有较强适应性的多元多阶马尔科夫模型,以及无假设前提的马尔科夫转移方法.在此基础上,基于张量链理论的短期预测和长期预测算法,提出了具有较低计算复杂度的大数据多模态预测方法.相关仿真验证结果表明,与经典马尔科夫预测方法相比,基于张量链的多模态预测方法具有更高的预测准确率与更少的运算耗时.
关键词：大数据张量链主特征值多模态预测并行计算马尔科夫模型复杂度分析预测准确度
分类号：TM711(输配电工程、电力网及电力系统)
资助基金：国家自然科学基金(61501285)南方电网数字电网研究院有限公司科技项目(ZBKJXM00000012)
论文发表日期：2024-01-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 13-18 )
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