基于改进卡尔曼滤波算法的短期负荷预测

• 作者: 刘鑫 宫毓斌 滕德云 滕欢
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统 卡尔曼滤波 负荷预测 MATLAB 智能算法
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 智能电网
• 页码范围: 42-46
• 页数: 5页
• 分类号: TM721
• 字数: 4090字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19753/j.issn1001-1390.2019.03.007

摘要

对于电网的安全运行,短期的负荷预测是必不可少的.电力系统的负荷通常是随着时间呈现出一定范围的非线性波动,这里根据电力系统中负荷特性的变化规律,提出了一种通过引入修正因子改进卡尔曼滤波算法的方法,实现了电力短期负荷预测.通过对成都地区的负荷进行短期预测,说明这种方法较传统的卡尔曼滤波具有更高的预测精度,同时与其他的新型智能算法相比,具有收敛速度快、耗时短等优点.通过MATLAB仿真,说明这种改进后的算法对实现短期负荷预测提供了一条新的途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘鑫	四川大学电气信息学院	55	315	10.0	16.0
2	滕欢	四川大学电气信息学院	62	531	12.0	21.0
3	滕德云	四川大学电气信息学院	6	30	3.0	5.0
4	宫毓斌	四川大学电气信息学院	4	25	3.0	4.0