Print

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

    下载量: 615

    相关论文文献

    本文来源: https://www.lunwen90.cn/article/a1f85966afbd8d03bbfd1670.html