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短期负荷预测Volterra滤波器模型
引用本文:杜杰,徐立中,曹一家,郭创新,侯荣涛,徐昕.短期负荷预测Volterra滤波器模型[J].控制与决策,2009,24(12).
作者姓名:杜杰  徐立中  曹一家  郭创新  侯荣涛  徐昕
作者单位:1. 南京信息工程大学,计算机与软件学院,南京210044;浙江大学,电气工程学院,杭州,310027
2. 浙江大学,电气工程学院,杭州,310027
3. 湖南大学电,气工程学院,长沙410082
4. 南京信息工程大学,计算机与软件学院,南京210044
基金项目:国家自然科学基金,国家重点基础研究发展规划(973计划)
摘    要:讨论依据相空间邻近轨道演化相似性的特点构造训练模式,建立短期负荷预测Volterra滤波器模型的问题.以距离相似度和趋势相似度来衡量电力负荷吸引子轨道的相似度,提出了电力负荷吸引子邻近轨道判别的新方法.从模型训练充分性的角度出发,探讨了模型训练集规模的选择依据.仿真结果表明该模型是有效的.

关 键 词:短期电力负荷预测  Volterra滤波器模型  相空间邻近轨道  训练集规模  
收稿时间:2008-2-25
修稿时间:2008-6-22

Short-term load forecasting model based on Volterra filters
DU Jie,XU Li-zhong,CAO Yi-jia,GUO Chuang-xin,HOU Rong-tao,XU Xin.Short-term load forecasting model based on Volterra filters[J].Control and Decision,2009,24(12).
Authors:DU Jie  XU Li-zhong  CAO Yi-jia  GUO Chuang-xin  HOU Rong-tao  XU Xin
Abstract:The short-term load forecasting model with Volterra series based on the similarity of evolve tendency of the neighbor orbits in phase space is discussed. A new method of choosing neighbor orbits in phase space is presented by considering the Euclidean distance and the evolve tendency. In addition, the criterion for the choice of the training data set size according to the performances of the model is discussed in this paper. Simulation example results show the effectiveness of the proposed method.
Keywords:Short-term load forecasting  Volterra filters model  Neighbor orbits in phase space  Training data set size
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
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