计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2014年
12期
125-128,210
,共5页
数据驱动子空间%反馈因子%遗忘因子%电力负荷预测
數據驅動子空間%反饋因子%遺忘因子%電力負荷預測
수거구동자공간%반궤인자%유망인자%전력부하예측
Data-driven subspace%Feedback factor%Forgetting factor%Power load prediction
针对电力负荷进行准确预测对于电力系统的稳定运行具有重要的意义.利用传统的数据子空间算法进行电力负荷预测的过程中,由于没有考虑电力系统的非线性和时变性,导致预测精确度较低.为此,提出一种基于改进数据子空间算法的电力负荷预测方法,在电力负荷预测子空间方程式中加入反馈因子,在电力负荷历史数据中加入遗忘因子,利用粒子群算法对两种反馈因子和遗忘因子进行寻优,并将寻优结果带入到改进的电力负荷子空间预测模型中进行计算,从而获得准确的预测结果.实验结果表明,利用改进算法进行电力负荷预测,能够提高预测精度,效果令人满意.
針對電力負荷進行準確預測對于電力繫統的穩定運行具有重要的意義.利用傳統的數據子空間算法進行電力負荷預測的過程中,由于沒有攷慮電力繫統的非線性和時變性,導緻預測精確度較低.為此,提齣一種基于改進數據子空間算法的電力負荷預測方法,在電力負荷預測子空間方程式中加入反饋因子,在電力負荷歷史數據中加入遺忘因子,利用粒子群算法對兩種反饋因子和遺忘因子進行尋優,併將尋優結果帶入到改進的電力負荷子空間預測模型中進行計算,從而穫得準確的預測結果.實驗結果錶明,利用改進算法進行電力負荷預測,能夠提高預測精度,效果令人滿意.
침대전력부하진행준학예측대우전력계통적은정운행구유중요적의의.이용전통적수거자공간산법진행전력부하예측적과정중,유우몰유고필전력계통적비선성화시변성,도치예측정학도교저.위차,제출일충기우개진수거자공간산법적전력부하예측방법,재전력부하예측자공간방정식중가입반궤인자,재전력부하역사수거중가입유망인자,이용입자군산법대량충반궤인자화유망인자진행심우,병장심우결과대입도개진적전력부하자공간예측모형중진행계산,종이획득준학적예측결과.실험결과표명,이용개진산법진행전력부하예측,능구제고예측정도,효과령인만의.
