考虑气象因素的短期电力负荷预测研究

来源 :计算机应用与软件 | 被引量 : 3次 | 上传用户：gxx123456

【摘要】

：

针对如何提高短期电力负荷预测精度的问题,提出基于核主成分分析法(Kernel principal component analysis,KPCA)和改进的回声状态网络(Echo state network, ESN)算法相结合的方法对短期电力负荷进行预测研究。通过卡尔曼滤波(Kalman filtering, KF)方法训练回声状态网络的输出权值,引入修正因子对卡尔曼滤波的协方差矩阵进行修正,从而

【作者】

：

黄文思

【机构】

：

国网信通亿力科技有限责任公司

【出处】

：

计算机应用与软件

【发表日期】

：

2020年01期

【关键词】

：

气象因素短期电力负荷预测卡尔曼滤波回声状态网络修正因子 Meteorological factorsShort-term power loadPred

【基金项目】

：

国网总部重点技术项目(YL2016KJ-9),国网电力大数据实时智能分析平台的关键技术研究与应用项目(YL2016ZC-1)

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