卡爾曼濾波理論電力短期負荷預測模型

利用最小二乘法求出雙曲線模型的模型參數(shù),將此參數(shù)看作帶有動態(tài)噪聲的狀態(tài)向量,建立基于雙曲線模型的卡爾曼濾波模型,對建筑物的沉降量進行預測?？柭鼮V波過程中,模型的參數(shù)不斷發(fā)生變化,增強了其適應觀測數(shù)據(jù)的能力,從而減小了擬合誤差。計算表明,用基于雙曲線模型的卡爾曼濾波模型對建筑物的沉降量進行預測,誤差較小,效果較為理想。

針對小樣本數(shù)據(jù),提出基于gm(1,1)模型進行電力負荷預測模型,并通過實例表明該模型在電力負荷預測中的可行性;開發(fā)了基于gm(1,1)模型的電力負荷預測系統(tǒng),實現(xiàn)了在實際工作中所要求的數(shù)據(jù)錄入、查詢、分析和預測功能。

文章分析了影響電力負荷的因素,對現(xiàn)存的短期電力負荷預測方法進行了研究,采用粒子群算法對支持向量機進行參數(shù)尋優(yōu),建立了基于粒子群優(yōu)化的預測模型,并對短期電力負荷進行預測仿真,為精準且快速地預測短期電力負荷提供了有效的方法。通過實例分析驗證了該模型在電力負荷中的預測精度,結果顯示其精度值較高。

文章認為相空間局域線性回歸法是電力系統(tǒng)短期負荷預測混沌預測法中廣泛使用的方法,在用線性最小二乘法估計局部線性化模型的參數(shù)時,往往由于病態(tài)的數(shù)據(jù)矩陣導致估計值對噪聲過于敏感而變得不可信。針對這種情況應用最小均方誤差準則和最陡下降原理提出了一種基于自適應濾波電力系統(tǒng)短期負荷預測算法,避免了病態(tài)矩陣的影響。實驗結果表明該算法預測結果穩(wěn)定、可靠。

采用基于混沌算法的自適應預測模型進行電力系統(tǒng)短期負荷預測,通過進化算法建立一種自適應機制,使得網絡能夠根據(jù)學習和訓練的結果優(yōu)化非線性反饋項。算例表明,該算法具有很強的自適應能力和魯棒性,預測精度高。

分析了多種負荷預測的方法,著重分析了負荷的混沌特性與小波特性,同時分析了小波變換能夠反應負荷的變化趨勢與隨機因素。利用matlab工具,建立了基于小波理論與混沌理論相結合的負荷預測模型,并利用該模型對四川某地區(qū)短期電力負荷進行了有效的預測。

提出了一種基于云模型的電力負荷預測模型。利用云模型中的云發(fā)生器,分別將有限的國民生產總值和工業(yè)生產總值的增長率和增長變化率樣本數(shù)據(jù)空間擴充為更具隨機性和普遍性的擴展樣本數(shù)據(jù)。以國民生產總值為例,建立國民生產總值與電力負荷之間的規(guī)則推理,構造云規(guī)則推理器。利用云規(guī)則推理器獲得電力負荷預測增長率,將國民生產總值和工業(yè)生產總值獲得的電力負荷預測增長率進行加權平均,并換算得到最終的電力負荷預測值,獲得的預測結果精度高。

提出了一種基于云模型的電力負荷預測模型.利用云模型中的云發(fā)生器,分別將有限的國民生產總值和工業(yè)生產總值的增長率和增長變化率樣本數(shù)據(jù)空間擴充為更具隨機性和普遍性的擴展樣本數(shù)據(jù).以國民生產總值為例,建立國民生產總值與電力負荷之間的規(guī)則推理,構造云規(guī)則推理器.利用云規(guī)則推理器獲得電力負荷預測增長率,將國民生產總值和工業(yè)生產總值獲得的電力負荷預測增長率進行加權平均,并換算得到最終的電力負荷預測值,獲得的預測結果精度高.

電力負荷是受周期性變化以及天氣等因素影響的高度非線性系統(tǒng),而神經網絡僅僅對已學習過的模式具有較好的范化能力。為提高神經網絡的負荷預測精度,提出先對原始負荷序列進行差分運算以除去其周期性影響,然后依據(jù)相似性原理建立rbf神經網絡預測模型,仿真實驗表明采用該方法短期負荷預測精度有所改善。

負荷預測是電力系統(tǒng)研究和電網規(guī)劃的重要組成部分。采用隱馬爾可夫模型,訓練過程采用baum-welch算法,在matlab軟件上隱馬爾可夫模型進行訓練,得到負荷特性預測最優(yōu)模型,解碼預測過程采用viterbi算法,通過模型可預測下一年地區(qū)負荷特性。以廣東電網2011年至2016年負荷數(shù)據(jù)作為訓練數(shù)據(jù)對隱馬爾可夫模型進行訓練,并對2017年廣東典型日負荷率進行預測,仿真結果具有較優(yōu)的準確性和計算效率。

燃氣短期負荷預測的小波分析綜合模型——城市燃氣負荷預測對于保證燃氣企業(yè)的供氣安全、優(yōu)化調度等具有重要意義。燃氣負荷受天氣、溫度、節(jié)假目及一些隨機因素等影響，很難建立準確的預測模型。為此，根據(jù)h市燃氣短期目負荷變化特點，提出了用于燃氣短期負荷預...

本文參考有關文獻并結合西安高新區(qū)sohu同盟北樓d7點沉降量觀測數(shù)據(jù)分析實例。以卡爾曼濾波的4個特點（見本文末）。介紹了自適應卡爾曼濾波系統(tǒng)在建筑物變形監(jiān)測的預測預報方面的應用及其優(yōu)越性。

最小二乘法擬合橢圓過程中,把所有樣本點都當作準確值,但當擬合點中出現(xiàn)噪聲和孤立點時,擬合出的橢圓誤差較大,而最小平方中值法具有較好的穩(wěn)健性,但該方法計算量大,計算不方便。針對這種情況,筆者首先使用最小平方中值法擬合出一組橢圓參數(shù),然后利用中位數(shù)法剔除孤立點,最后使用卡爾曼濾波方法修正橢圓的參數(shù),通過模擬實例和工程實例,證明該算法能夠剔除孤立點,并且擬合出的橢圓具有較小的形狀誤差,因此該方法可以推廣到實際工程中應用。

灰色系統(tǒng)是部分信息已知、部分信息未知的系統(tǒng)。灰色系統(tǒng)把一般系統(tǒng)理論、信息控制的觀點和方法延伸到社會、經濟等廣義系統(tǒng)，灰色系統(tǒng)理論能更準確地描述社會經濟系統(tǒng)的狀態(tài)和行為。研究基于灰色系統(tǒng)理論的灰色預測模型，對社會經濟系統(tǒng)預測具有重要的意義。由于用電負荷增長情況受經濟發(fā)展、產業(yè)機構、氣候、居民收入水平等諸多因素的影響，其中有一些因素是確定的；而另外一些因素是不確定的，故可以把它看作一個灰色系統(tǒng)。

方法的選擇對電力負荷預測結果至關重要,本文通過對x(1)(1)增加干擾因素β,實現(xiàn)對初始值的優(yōu)化,較已有研究文獻使用x(1)(n)+β方法更加便于理解,保持運算前后一致,同時,改進背景值的設置。通過實例驗證,此方法可以在負荷預測上得到很好的應用,提高預測精度。

卡爾曼濾波由于能夠實時快速地處理大量的變形數(shù)據(jù),并能夠預測下一時刻的變化狀態(tài)等特點,被廣泛應用于多個領域的動態(tài)數(shù)據(jù)處理。本文論述了方差補償自適應卡爾曼濾波模型,將自適應卡爾曼濾波模型應用到光纖光柵動態(tài)變形監(jiān)測上,基于matlab編程實現(xiàn)模型的建立并運用該模型對建筑物變形進行分析與預測,取得了較好的效果,證實了方差補償自適應卡爾曼濾波在濾波和預測方面的可行性。

本文參考有關文獻并結合西安高新區(qū)sohu同盟北樓d7點沉降量觀測數(shù)據(jù)分析實例。以卡爾曼濾波的4個特點（見本文末）。介紹了自適應卡爾曼濾波系統(tǒng)在建筑物變形監(jiān)測的預測預報方面的應用及其優(yōu)越性。

討論了灰色模型gm(1,1)及其改進模型在短期電力負荷預測中的應用,提出了適合電網普通日及特殊日電力負荷預測的數(shù)據(jù)處理方法,提高了預測的精度。

討論了灰色模型gm（1，1）及其改進模型在短期電力負荷預測中的應用，提出了適合電網普通日及特殊日電力負荷預測的數(shù)據(jù)處理方法，提高了預測的精度。

電力系統(tǒng)短期負荷對電力企業(yè)的經濟效益和社會效益都有一定影響。因此文中建立了基于rbf神經網絡的電力系統(tǒng)短期負荷模型。用歷史負荷數(shù)據(jù)作為訓練樣本,用訓練好的神經網絡進行電力系統(tǒng)短期負荷預測,并與bp神經網絡進行對比。rbf神經網絡的平均誤差為2.09%,最大誤差為4.77%,相比于bp神經網絡精確度較高,有利于電力系統(tǒng)合理地進行調度規(guī)劃工作。

電力系統(tǒng)短期負荷預測分析

電力系統(tǒng)短期負荷預測的靜態(tài)分析