当前位置:主页 > 科技论文 > 电力论文 >

基于ESPRIT分解算法的短期电力负荷预测

发布时间:2017-08-06 09:01

  本文关键词:基于ESPRIT分解算法的短期电力负荷预测


  更多相关文章: 频谱分析 短期负荷预测 旋转不变矢量技术 K均值聚类 最小二乘法


【摘要】:电力负荷具有一定的周期相似性,为此,提出一种基于子空间旋转矢量不变技术(E S P R I T)的综合负荷预测方法。对电力负荷数据进行移位平移处理构造出满足子空间不变性的数据矩阵,利用最小二乘法E S P R I T原理进行谐波检测,提取出各主要频率分量成分。利用K均值聚类法把提取的分量根据频率特点分为不同类型,之后建立不同预测模型对各部分进行独立负荷预测,最终得到综合的预测负荷值。E S P R I T算法具有较高的频谱分辨率,可降低原数据维数,且综合预测法能针对不同成分有更好的预测。最后仿真也证明了该方法预测的准确性及有效性。
【作者单位】: 四川大学电气信息学院;
【关键词】频谱分析 短期负荷预测 旋转不变矢量技术 K均值聚类 最小二乘法
【基金】:四川省科技支撑计划项目(2012GZ0009)~~
【分类号】:TM715
【正文快照】: T h i s w o r k i s s u p p o r t e d b y t h e S c i e n c e a n d T e c h n o l o g y S u p p o r t i n g P r o g r a m P r o j e c t o f S i c h u a n P r o v i n c e(N o.2 0 1 2 G Z 0 0 0 9).0引言电力系统短期负荷预测对电力系统控制、电网安全、经济运行

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 鞠平,姜巍,赵夏阳,王俊锴,张世学,刘琰;96点短期负荷预测方法及其应用[J];电力系统自动化;2001年22期

2 莫维仁,孙宏斌,张伯明;面向电力市场的短期负荷预测系统设计及实现[J];电力系统自动化;2001年23期

3 金海峰,熊信艮,吴耀武;基于相似性原理的短期负荷预测方法[J];电力系统自动化;2001年23期

4 赵登福,王蒙,张讲社,雷兵,张涛,周琳,王锡凡;基于确定性退火方法的短期负荷预测[J];中国电机工程学报;2001年07期

5 姜勇,卢毅;基于相似日的神经网络短期负荷预测方法[J];电力系统及其自动化学报;2001年06期

6 陈桂远;广西电网短期负荷预测及其数学模型[J];广西电力技术;2001年01期

7 青志文,沈新祥,刘明清,姚建刚,曾刚,秦炜;地区电网短期负荷预测系统的研究与开发[J];湖南电力;2001年03期

8 尤勇,盛万兴,王孙安;一种新型短期负荷预测模型的研究及应用[J];中国电机工程学报;2002年09期

9 陈晓平,胡子珩,刘顺桂,莫维仁,张伯明;商业性城市负荷特点及其短期负荷预测[J];广东电力;2002年02期

10 唐向阳;应用于短期负荷预测的自适应建模方法[J];广西电力技术;2002年03期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 侯广松;刘伟生;;适用于地区电网的短期负荷预测方法的研究[A];2005中国电机工程学会电力系统自动化专委会全国供用电管理自动化学术交流暨供用电管理自动化学科组第二届年会论文集[C];2005年

2 朱桂华;赖晓平;云昌钦;;在线短期负荷预测方法的研究与应用[A];1995年中国控制会议论文集(上)[C];1995年

3 杜欣慧;张岭;毕艳华;;采用自适应神经网络进行短期负荷预测[A];2004全国测控、计量与仪器仪表学术年会论文集(下册)[C];2004年

4 侯广松;刘伟生;谢广建;;基于相关因素映射和神经网络的短期负荷预测[A];2006电力系统自动化学术交流研讨大会论文集[C];2006年

5 唐向阳;;应用于短期负荷预测的自适应建模方法[A];广西电机工程学会第七届青年学术交流会论文集[C];2002年

6 张雪莹;管霖;;采用谱分析建模和基于人工神经网络的短期负荷预测方案[A];广东省电机工程学会2003-2004年度优秀论文集[C];2005年

7 杜俊红;滕欢;滕福生;;在线超短期负荷预测的分析与应用研究[A];2006中国电力系统保护与控制学术研讨会论文集[C];2006年

8 侯广松;刘伟生;;基于相关因素映射和神经网络的短期负荷预测[A];山东电机工程学会第十一届优秀学术论文集[C];2008年

9 田晓;颜勇;孔凡坊;顾德英;;新型神经网络在短期负荷预测中的应用研究[A];山东电机工程学会第五届供电专业学术交流会论文集[C];2008年

10 盛琼;顾泽;骆丽楠;;基于实时气象要素的湖州短期负荷预测研究[A];第八届长三角气象科技发展论坛论文集[C];2011年

中国重要报纸全文数据库 前2条

1 通讯员池长斌;宁夏电网短期负荷预测西北第一[N];中国电力报;2011年

2 通讯员 池长斌;宁夏电力短期负荷预测保持领先[N];中国电力报;2011年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 王硕禾;基于短期负荷预测技术的电能控制系统研究[D];天津大学;2009年

2 程其云;基于数据挖掘的电力短期负荷预测模型及方法的研究[D];重庆大学;2004年

3 卢芸;短期电力负荷预测关键问题与方法的研究[D];沈阳工业大学;2007年

4 王志勇;数据挖掘方法在短期负荷预测中的应用研究[D];浙江大学;2007年

5 郑永康;相空间重构与支持向量机结合的短期负荷预测研究[D];西南交通大学;2008年

6 苏庆新;区域电力系统超短期负荷预测及网络建模分析[D];东华大学;2008年

7 叶彬;混合智能建模技术及其在短期负荷预测中的应用研究[D];浙江大学;2006年

8 吴宏晓;基于软计算方法的电力系统负荷预测[D];上海交通大学;2007年

9 雷绍兰;基于电力负荷时间序列混沌特性的短期负荷预测方法研究[D];重庆大学;2005年

10 谢忠玉;电力短期负荷时间序列混沌特性分析及预测研究[D];哈尔滨工程大学;2010年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 耿艳;基于最小二乘支持向量机的短期负荷预测方法及应用研究[D];山东大学;2008年

2 王黎明;电力系统中短期负荷预测的研究[D];中国石油大学;2008年

3 赵冬红;短期负荷预测改进方法研究[D];华北电力大学(北京);2009年

4 潘学华;遗传模糊算法及其在短期负荷预测中的模型研究[D];华北电力大学(河北);2009年

5 云会周;基于机器自学习的电力系统超短期负荷预测研究[D];华北电力大学(北京);2010年

6 邵俊;县域地区短期负荷预测模型的研究[D];浙江大学;2009年

7 宁卜;基于模糊聚类分析与最小二乘支持向量机的短期负荷预测[D];西安理工大学;2009年

8 温可明;市场条件下佛山地区电网短期负荷预测的研究[D];华南理工大学;2009年

9 钟光科;偏最小二乘回归分析在短期负荷预测中的应用[D];河北工程大学;2011年

10 苏庆新;一种配电网超短期负荷预测的神经网络方法[D];曲阜师范大学;2002年



本文编号:629156

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/dianlilw/629156.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户cdf35***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com