本文選題：能源互聯(lián)網(wǎng) + 冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)　； 參考：《中國電機工程學(xué)報》2016年02期

【摘要】：文中設(shè)計一種新型的基于多變量相空間重構(gòu)和卡爾曼濾波的冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)負荷預(yù)測方法。首先選擇冷熱電負荷及與負荷密切相關(guān)的天氣因素的歷史時間序列組成多變量時間序列,然后運用混沌理論和C-C方法重構(gòu)多變量相空間,最后建立多變量相空間的自回歸模型并采用卡爾曼濾波方法預(yù)測冷熱電負荷。以中國北方某醫(yī)院冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)的8月份歷史負荷數(shù)據(jù)和天氣數(shù)據(jù)驗證該冷熱電負荷預(yù)測方法。結(jié)果表明,與采用單變量相空間重構(gòu)和卡爾曼濾波預(yù)測方法相比,文中設(shè)計的負荷預(yù)測方法充分考慮冷熱電負荷中多個變量的相互耦合關(guān)系,可有效提高負荷的預(yù)測精度。算例分析驗證了該冷熱電負荷預(yù)測方法的可行性和有效性。
[Abstract]:A new load forecasting method based on multivariable phase space reconstruction and Kalman filter for combined cooling and heat supply system is designed. Firstly, the multivariable time series is composed of the historical time series of the cold, hot and electric loads and the weather factors closely related to the load, and then the multivariable phase space is reconstructed by using the chaos theory and the C-C method. Finally, an autoregressive model of multivariable phase space is established and Kalman filter method is used to predict the thermal and cold load. Based on the historical load data and weather data of a combined cooling and heat supply system in a hospital in northern China, the method is verified. The results show that compared with the single-variable phase space reconstruction and Kalman filter forecasting method, the load forecasting method designed in this paper fully takes into account the coupling relationship of many variables in the cold and hot electric load, and can effectively improve the forecasting accuracy of the load. The feasibility and effectiveness of this method are verified by an example.
【作者單位】： 山東大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金重大國際(地區(qū))合作研究項目(61320106011);國家自然科學(xué)基金項目(61573224) 國家863高技術(shù)基金項目(2014AA052802)~~
【分類號】：TM611.3

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本文編號：2039269