基于改进卡尔曼滤波算法的短期负荷预测

论文摘要

对于电网的安全运行,短期的负荷预测是必不可少的。电力系统的负荷通常是随着时间呈现出一定范围的非线性波动,这里根据电力系统中负荷特性的变化规律,提出了一种通过引入修正因子改进卡尔曼滤波算法的方法,实现了电力短期负荷预测。通过对成都地区的负荷进行短期预测,说明这种方法较传统的卡尔曼滤波具有更高的预测精度,同时与其他的新型智能算法相比,具有收敛速度快、耗时短等优点。通过MATLAB仿真,说明这种改进后的算法对实现短期负荷预测提供了一条新的途径。

论文目录

• 0 引言
• 1 卡尔曼滤波算法
•   1.1 传统卡尔曼滤波算法
•   1.2 对传统卡尔曼算法改进
• 2 算法分析
• 3 与当前热门算法进行对比
• 4 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘鑫,滕欢,宫毓斌,滕德云

关键词: 电力系统,卡尔曼滤波,负荷预测,智能算法

来源: 电测与仪表 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 四川大学电气信息学院

分类号: TM715

DOI: 10.19753/j.issn1001-1390.2019.03.007

页码: 42-46

总页数: 5

文件大小: 856K

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