基于ESPRIT分解算法的短期电力负荷预测

发布时间：2017-08-06 09:01

  本文关键词：基于ESPRIT分解算法的短期电力负荷预测

  更多相关文章： 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

【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(E S P R I T)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E S P R I T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。E S P R I T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。
【作者单位】： 四川大学电气信息学院;
【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
【基金】：四川省科技支撑计划项目(2012GZ0009)~~
【分类号】：TM715
【正文快照】： T h i s w o r k i s s u p p o r t e d b y t h e S c i e n c e a n d T e c h n o l o g y S u p p o r t i n g P r o g r a m P r o j e c t o f S i c h u a n P r o v i n c e(N o.2 0 1 2 G Z 0 0 0 9).0引言电力系统短期负荷预测对电力系统控制、电网安全、经济运行

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1 侯广松;刘伟生;;适用于地区电网的短期负荷预测方法的研究[A];2005中国电机工程学会电力系统自动化专委会全国供用电管理自动化学术交流暨供用电管理自动化学科组第二届年会论文集[C];2005年

2 朱桂华;赖晓平;云昌钦;;在线短期负荷预测方法的研究与应用[A];1995年中国控制会议论文集（上）[C];1995年

3 杜欣慧;张岭;毕艳华;;采用自适应神经网络进行短期负荷预测[A];2004全国测控、计量与仪器仪表学术年会论文集（下册）[C];2004年

4 侯广松;刘伟生;谢广建;;基于相关因素映射和神经网络的短期负荷预测[A];2006电力系统自动化学术交流研讨大会论文集[C];2006年

5 唐向阳;;应用于短期负荷预测的自适应建模方法[A];广西电机工程学会第七届青年学术交流会论文集[C];2002年

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7 杜俊红;滕欢;滕福生;;在线超短期负荷预测的分析与应用研究[A];2006中国电力系统保护与控制学术研讨会论文集[C];2006年

8 侯广松;刘伟生;;基于相关因素映射和神经网络的短期负荷预测[A];山东电机工程学会第十一届优秀学术论文集[C];2008年

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1 通讯员池长斌;宁夏电网短期负荷预测西北第一[N];中国电力报;2011年

2 通讯员 池长斌;宁夏电力短期负荷预测保持领先[N];中国电力报;2011年

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1 王硕禾;基于短期负荷预测技术的电能控制系统研究[D];天津大学;2009年

2 程其云;基于数据挖掘的电力短期负荷预测模型及方法的研究[D];重庆大学;2004年

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2 王黎明;电力系统中短期负荷预测的研究[D];中国石油大学;2008年

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本文编号：629156