基于ESPRIT分解算法的短期电力负荷预测

• 作者: 舒勤 马哲
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 90-96
• 页数: 7页
• 分类号: TM715
• 字数: 4839字
• 语种: 中文

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(ESPRIT)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ESPRIT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。ESPRIT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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	舒勤	四川大学电气信息学院	106	655	15.0	20.0
2	马哲	四川大学电气信息学院	4	42	2.0	4.0