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基于灰色生成的卡尔曼滤波短期负荷预测 总被引:2,自引:0,他引:2
根据灰色系统理论数据生成方式,提出了利用负荷级比累加序列进行卡尔曼滤波短期负荷预测的方法,以减小数据波动对预测精度的影响.首先依据移动时间窗原理对预测点附近的历史负荷数据进行提取,再采用级比和累加生成方式对提取数据进行处理,最后运用卡尔曼滤波算法对负荷级比序列累加值进行预测,并通过还原算法得到所需预测时刻的负荷值.对实际电网的负荷数据进行为期一周的仿真分析,其结果表明了该方法比基本的移动时间窗滤波算法具有更好的预测效果. 相似文献
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针对卡尔曼滤波在短期负荷预测中只是进行一步预测的问题,提出了由预测协方差阵构建测量方差方程的方法,对测量新息做出估计,实现了一步预测基础上的二次修正。给定某一置信度,得出负荷相应置信水平下的置信区间包络线,以此为风险分析、可靠性评估提供数据支持,对修正结果进行了确认。通过对实际电网1周的负荷数据进行仿真分析,并与普通卡尔曼滤波及基于移动窗的滤波算法分别进行比较,验证了提出方法的有效性和优越性。 相似文献
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为了解决舰船电力系统故障恢复的问题,根据故障恢复快速性的要求提出了一种新的混沌遗传算法,尝试改进遗传算法,采用遗传算法代替混沌优化算法中的"细搜索";同时用混沌优化算法中的"粗搜索"来初始化遗传算法的种群,以保证初始种群含有较丰富的模式,从而增加搜索快速收敛于全局最优解的可能。对典型的模型仿真结果表明,该算法具有更好的收敛性能,有效提高了故障恢复的速度和精度,避免了陷入局部最优的可能。 相似文献
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为了解决舰船电力系统故障恢复的问题,根据故障恢复快速性的要求提出了一种新的混沌遗传算法,尝试改进遗传算法,采用遗传算法代替混沌优化算法中的"细搜索";同时用混沌优化算法中的"粗搜索"来初始化遗传算法的种群,以保证初始种群含有较丰富的模式,从而增加搜索快速收敛于全局最优解的可能.对典型的模型仿真结果表明,该算法具有更好的收敛性能,有效提高了故障恢复的速度和精度,避免了陷入局部最优的可能. 相似文献
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