电气开关
電氣開關
전기개관
ELECTRIC SWITCHGEAR
2015年
2期
81-85
,共5页
短期电力负荷%预测%Unscented卡尔曼滤波%Hankel矩阵法%非线性
短期電力負荷%預測%Unscented卡爾曼濾波%Hankel矩陣法%非線性
단기전력부하%예측%Unscented잡이만려파%Hankel구진법%비선성
电力系统短期负荷一般随着时间的变化呈现一定的范围性、非线性的波动.对于非线性短期电力负荷,传统的卡尔曼滤波预测方法难以取得令人满意的结果.为了快速准确高效地预测非线性电力负荷,研究了基于Unscented卡尔曼滤波的,以历史负荷数据、随机干扰因素作为输入的短期电力负荷预测方法.利用该算法对某地夏季9天电力负荷数据进行建模,采用基于脉冲响应序列的Hankel矩阵法辨识模型的阶.并将Unscented算法预测负荷数据与实测负荷数据及传统卡尔曼滤波预测数据进行对比分析,仿真结果证明基于Unscented卡尔曼滤波方法预测非线性负荷是实用而有效的,不仅预测精度较高,而且模型收敛速度快,滤波器稳定性高.为复杂的非线性负荷电力系统模型化提供了一条新途径.
電力繫統短期負荷一般隨著時間的變化呈現一定的範圍性、非線性的波動.對于非線性短期電力負荷,傳統的卡爾曼濾波預測方法難以取得令人滿意的結果.為瞭快速準確高效地預測非線性電力負荷,研究瞭基于Unscented卡爾曼濾波的,以歷史負荷數據、隨機榦擾因素作為輸入的短期電力負荷預測方法.利用該算法對某地夏季9天電力負荷數據進行建模,採用基于脈遲響應序列的Hankel矩陣法辨識模型的階.併將Unscented算法預測負荷數據與實測負荷數據及傳統卡爾曼濾波預測數據進行對比分析,倣真結果證明基于Unscented卡爾曼濾波方法預測非線性負荷是實用而有效的,不僅預測精度較高,而且模型收斂速度快,濾波器穩定性高.為複雜的非線性負荷電力繫統模型化提供瞭一條新途徑.
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