改进的容积卡尔曼滤波(CKF)算法在短期负荷预测中的应用

• 作者: 何平 倪浩 吉博文 祝迪 邹红波
• 来源期刊: 三峡大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 短期负荷预测 非线性系统 卡尔曼滤波 容积卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 土木水电论坛
• 页码范围: 74-77
• 页数: 4页
• 分类号: TM715+.1
• 字数: 3042字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2015.05.017

摘要

电力系统短期负荷可视为非线性系统的输出,为了准确地预测电力系统短期负荷,引入了容积卡尔曼滤波(CKF)方法,并通过估计和修正模型中的状态转移矩阵,得到改进的自适应CKF算法,以适应非线性系统的时变性.用某地秋季22d的历史负荷数据建模对未来9d负荷进行预测,仿真结果证明改进的CKF算法预测电力系统短期负荷是实用而有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邹红波	三峡大学电气与新能源学院	25	115	7.0	9.0
2	何平	三峡大学电气与新能源学院	3	4	1.0	2.0
3	吉博文	三峡大学电气与新能源学院	2	5	1.0	2.0
7	倪浩	三峡大学电气与新能源学院	1	1	1.0	1.0
8	祝迪	三峡大学电气与新能源学院	1	1	1.0	1.0