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电力系统短期负荷一般随着时间的变化呈现一定的范围性、非线性的波动。对于非线性短期电力负荷,传统的卡尔曼滤波预测方法难以取得令人满意的结果。为了快速准确高效地预测非线性电力负荷,研究了基于Unscented卡尔曼滤波的,以历史负荷数据、随机干扰因素作为输入的短期电力负荷预测方法。利用该算法对某地夏季9天电力负荷数据进行建模,采用基于脉冲响应序列的Hankel矩阵法辨识模型的阶。并将Unscented算法预测负荷数据与实测负荷数据及传统卡尔曼滤波预测数据进行对比分析,仿真结果证明基于Unscented卡尔曼滤波方法预测非线性负荷是实用而有效的,不仅预测精度较高,而且模型收敛速度快,滤波器稳定性高。为复杂的非线性负荷电力系统模型化提供了一条新途径。 相似文献
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电力系统负荷预测是电力研究的一个重要组成部分,随着电力智能化的加快发展,为电力负荷预测提供了更准确有效的方法。目前有多种电力负荷预测方法,但由于预测模型适用条件的限制,使得负荷预测存在困难。因此,本文选择了基于统计理论的支持向量回归方法来进行预测。文中结合贵州某经济开发区短期电力负荷的历史数据,应用支持向量回归法对该负荷进行了预测,得到了精度较高的预测结果。 相似文献
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基于神经网络的电力系统短期负荷预测 总被引:1,自引:0,他引:1
电力系统短期负荷预测是电力生产部门的重要工作之一,利用BP神经网络进行电力系统短期负荷预测时,根据影响因素确定了模型构成,并对输入变量选择进行了讨论,典型算例的计算表明该方法是有效的. 相似文献
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短期负荷预测对于工业、商业、住宅智能电网应用是必不可少的。在分析电力系统负荷预测特点和研究现状的基础上,研究了一种进化神经网络用于电力负荷短期预测。进化神经网络采用遗传算法来优化神经网络的权重,能有效避开BP网络算法中的局部极值问题。采用 MATLAB仿真软件构建基于进化神经网络的电力系统负荷预测模型,并利用实际电力负荷数据进行网络训练和模型仿真。为了评估进化神经网络的性能,采用小波神经网络进行比较,通过观察预测结果进行评估。试验结果表明,进化神经网络精度性能优于小波神经网络,适用于电力系统负荷预测。 相似文献
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电力系统短期负荷预测的高木-关野模型研究 总被引:4,自引:4,他引:4
电力系统短期负荷预测在电力系统的运行设计中有重要的意义,利用模糊神经网络的方法进行电力负荷预测是国际上近年来很热门的一个方向。本文在传统的BP神经网络基础上,提出了一种短期负荷预测的模糊神经网络模型一高木一关野模型,以某供电局2000年的负荷实测值建立模型,进行了负荷预测,与实际值进行比较分析表明,这一模型应用于短期负荷预测能获得较高的预测精度,具有一定的研究价值。 相似文献