基于滤波算法的节假日短期负荷预测研究.pdf

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1、研究与开发基于滤波算法的节假日短期负荷预测研究陈衡王科陈丽华(西南交通大学电气工程学院，成都610031)摘要针对节假日短期负荷变化幅度大，．难以精确预测，提出了一种基于滤波算法的节假日短期负荷预测算法。简要介绍了卡尔曼滤波和维纳滤波的预测原理，结合电力负荷实际情况，建立了相应的短期负荷预测模型。对节假日负荷进行了预测，证实了应用滤波算法进行负荷预测的可行性和有效性，并对比了两种预测算法。针对大幅度负荷变化导致预测精度不高的问题，讨论了基于滤波算法误差原因，在此基础上，提出了通过引入修正因子对预测结果进行修正。修正后的预测结果具有很高的

2、精度，证实了改进算法的正确性和有效性。关键词：短期负荷预测；维纳滤波；卡尔曼滤波；修正因子ResearchonShort—termHolidayLoadForecastingBasedonFilterAlgorithmsChenHengWangKeChenLihua(SchoolofElectricEngineering，SouthwestJiaotongUniversity，Chengdu610031)AbstractWhentheshort—termloadchangesgreatly,itisdificulttoaccuratel

3、ypredictit．Ashort—termholidayloadforecastingalgorithmbasedonfilteralgorithmispresented．TheKalmanfilterandWienerfilterpredictiontheoryareintroducedbriefly．Combingwiththeactualsituationofpowerload，theappropriateshort-termloadforecastingmodelsareestablished．Loadispredictedf

4、orholidays，confirmedthefeasibilityandeffectivenessoftheloadforecastingalgorithms．Andthetwopredicationalgorithmsarecompared．Fortheaccuracyisnothighwhentheloadshaveagreatoscillation，itdiscussesthecausesoferrorinthefilteralgorithm．Onthesebasis，theforecastingresultsaremodifi

5、edbyintroducingtheholidayfactor．Thecomprehensiveforecastingresultshavehighprecision，whichconfirmthevalidityandeffectivenessoftheadvancedalgorithm．Keywords：short—timeholidayloadforecasting；Wienerfilter；Kalmanfilter；amendmentfactor电力系统负荷预测主要是指预测未来几个小合应用[7-101等方法不断用于电力系统短期负

6、荷预时、1天至几天的电力负荷，电力负荷预测是电力测，这些方法都有较高的预测精度。系统的重要组成部分。短期负荷预测不仅保障了电维纳滤波和卡尔曼滤波算法不仅能很好的解决力系统的安全、经济运行，也是市场环境下编排调信号中的噪声问题，还具有良好的预测性能。文献度计划、供电计划、交易计划的基础_lj。随着工业[11]建立了基于卡尔曼滤波算法的电力系统短期负化水平的不断提高，运行负荷的随机性、复杂性对荷预测模型，利用历史数据和气象资料等相关数据，电力系统的安全稳定经济运行提出了更高的要求，进行了短期电力负荷预测并提出了相对的改进算高精度的电力系统负

7、荷预测成为电力系统研究的重法。文献f121提出利用最小二乘法线性拟合建立负要课题之一。荷数据基本模型，并用3次样条插值对卡尔曼滤波早期的负荷预测方法主要有最小二乘法和回归器的系统参数进行辨识，运用卡尔曼滤波其对历史分析法等[2】，这些方法技术成熟，算法简单，但是数据进行预处理，并对其进行了校验。得到了较好预测精度不高，实时性较差。近年来，小波分析_3]、的效果。文献『13]提出了利用混合卡尔曼滤波算法神经网络【、基因工程[、灰色动态[6]以及它们的综以5min为步长对一个小时的电力系统负荷进行预中央高校基本科研业务费专项资金(SWJTU

8、2011CXOO4EM)12I胃l_l蕞赢2014~9研究与开发测。文献[14]介绍了维纳滤波在电力系统短期负荷始状态x(OlO)，Yk(OlO)=Yo。预测中的应用。预测方程为本文分别运用维纳滤波和卡尔曼