【摘 要】
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考虑智能电网短期负荷的强非线性变化规律,本文提出了一种基于双线性模型的短期负荷滚动预测方法。首先以相邻天的日负荷作为输入信号、相邻周的同一天负荷作为输出信号,建立
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.60904040)资助
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考虑智能电网短期负荷的强非线性变化规律,本文提出了一种基于双线性模型的短期负荷滚动预测方法。首先以相邻天的日负荷作为输入信号、相邻周的同一天负荷作为输出信号,建立短期负荷双线性数学模型。然后,基于日负荷观测数据,利用渐消记忆递推最小二乘法在线辨识更新该模型的参数。在此基础上,结合最新的日负荷观测数据,实现智能电网短期负荷的滚动预测。最后,以欧洲智能技术网络(ENUNITE)竞赛负荷数据为例,仿真验证本文预测方法的有效性和实用性。
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