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摘要
针对高渗透率光伏能源并网带来的不确定性对电力系统的影响，提出一种基于多观测隐非齐次马尔可夫模型(HMM)的短期光伏功率概率预测方法。首先，给出多观测隐非齐次HMM基本问题的求解方法，包括模型参数估计的学习问题与预测结果输出的解码问题。通过确定光伏出力与气象参数范围并进行离散化，得到建模所需的状态空间与观测空间。最后，据此对训练数据进行编码代入HMM学习问题求解得到最终的概率预测模型。为了检验不同非齐次性质及观测量对模型预测性能的影响，建立传统HMM、单观测/双观测二阶HMM及支持向量机模型进行模拟预测分析。结果验证了所提模型的可行性，同时考虑先前状态与观测对当前的影响可以提高模型确定性预测与区间预测性能。
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