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摘要:
文章基于大量历史数据,在深度学习神经网络的基础上,构建了基于各变量随时间变化的非平稳动态模型,并结合各在线实时的测量装置模型,将状态估计问题转化在Kalman滤波框架下进行;针对目前预测方法预测步数少的不足,设定较长的预测周期,并将该周期内的所有变量视为一个整体的块向量,并据此改写相适应的块状态Kalman滤波模型;建立可同时实现点点实时估计滤波器及固定预测长度的块状态预测估计滤波器;利用计算机数字仿真结果对块状态预测滤波器的有效性进行实验验证,误差比较显示,改进算法与现有的Kalman滤波方法相比,预测效果前者均好于后者.
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文献信息
篇名 基于改进Kalman滤波块状态估计方法的分布式光伏发电预测
来源期刊 供用电 学科 工学
关键词 负荷预测 状态估计 Kalman滤波 光伏发电 多元负荷 状态块向量
年,卷(期) 2019,(2) 所属期刊栏目 新能源
研究方向 页码范围 56-60
页数 5页 分类号 TM74
字数 2754字 语种 中文
DOI 10.19421/j.cnki.1006-6357.2019.02.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 于建成 22 358 8.0 18.0
2 潘明明 12 69 4.0 8.0
3 孙晓辉 2 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
负荷预测
状态估计
Kalman滤波
光伏发电
多元负荷
状态块向量
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
供用电
月刊
1006-6357
31-1467/TM
16开
北京市东城区北京站西街19号
1984
chi
出版文献量(篇)
3233
总下载数(次)
12
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16982
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