基于粒子滤波算法的电力系统短期负荷预测研究

• 作者: 刘金海 李凯 陆岩
• 来源期刊: 电力学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统 短期负荷预测 粒子滤波 卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 电力系统
• 页码范围: 466-469,475
• 分类号: TM714
• 字数: 3303字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-6548.2011.06.005

摘要

针对电力系统短期负荷随机性和偶然性较大,使得传统的卡尔曼滤波或者扩展卡尔曼算法不能发挥最优的滤波效果的问题,建立了基于粒子滤波算法的负荷预测模型,并讨论了参数选择对预测结果的影响,给出了优化的状态参数选择区间.通过对仿真验证了本文方法的有效性,最后将本文的方法与卡尔曼滤波算法进行了对比仿真,仿真结果证明本文提出的方法具有更好的预测性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李凯		1	6	1.0	1.0
2	刘金海	东北大学信息科学与工程学院	25	139	7.0	10.0
3	陆岩	东北大学信息科学与工程学院	1	6	1.0	1.0