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基于卡爾曼濾波預(yù)測節(jié)假日逐點(diǎn)增長率的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測

發(fā)布時(shí)間:2022-01-09 20:26
  節(jié)假日電力系統(tǒng)負(fù)荷打破了正常日電力負(fù)荷周期性的規(guī)律,且節(jié)假日負(fù)荷樣本數(shù)據(jù)較少,用常規(guī)正常日電力負(fù)荷模型進(jìn)行短期預(yù)測時(shí),往往效果不佳。為此,提出一種基于卡爾曼濾波預(yù)測節(jié)假日逐點(diǎn)增長率的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測模型,改善了由于樣本數(shù)據(jù)缺少、預(yù)測時(shí)間跨度大以及與正常日負(fù)荷特性差異較大等原因?qū)е碌念A(yù)測精度不理想的現(xiàn)象。通過對節(jié)假日負(fù)荷特性進(jìn)行分析,針對不同類型的節(jié)假日建立卡爾曼濾波預(yù)測模型,在考慮各類影響負(fù)荷變化的外部因素的基礎(chǔ)上選擇節(jié)前相關(guān)日,通過預(yù)測節(jié)假日逐點(diǎn)增長率提高預(yù)測精度。將提出的預(yù)測模型應(yīng)用于某市節(jié)假日短期負(fù)荷預(yù)測,得到的結(jié)果顯示預(yù)測精度能夠滿足實(shí)際需要,可為相關(guān)電力部門對節(jié)假日負(fù)荷預(yù)測提供一定的參考價(jià)值。 

【文章來源】:武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2020,53(02)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】:6 頁

【部分圖文】:

基于卡爾曼濾波預(yù)測節(jié)假日逐點(diǎn)增長率的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測


2013—2016年元旦電力負(fù)荷曲線

曲線,電力負(fù)荷,本年度,年度


對于同一類型的節(jié)假日,設(shè)上一年度預(yù)測當(dāng)日D1與經(jīng)過合理調(diào)整后的節(jié)日之間間隔的天數(shù)為15d,在上一年度預(yù)測當(dāng)日D1之前選取n個(gè)相似日,則上一年度的節(jié)前相關(guān)日為(D1-n)~(D1-1);同理可得本年度預(yù)測當(dāng)日D2與本年度節(jié)前相關(guān)日(D2-n)~(D2-1)。其中,上一年度待預(yù)測日與本年度待預(yù)測日均指節(jié)日當(dāng)天。圖3 節(jié)假日負(fù)荷預(yù)測中歷史樣本的選取方法

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節(jié)假日負(fù)荷預(yù)測中歷史樣本的選取方法

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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本文編號:3579388

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