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短期负荷预测Volterra滤波器模型

Short-term load forecasting model based on Volterra filters

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【Author】 DU Jie1,2,XU Li-zhong2,CAO Yi-jia3,GUO Chuang-xin2,HOU Rong-tao1,XU Xin1(1.Institute of Computer and Software,Nanjing University of Information Science and Technology,Nanjing 210044,China;2.School of Electrical Engineering,Zhejiang University,Hangzhou 310027,China;3.School of Electrical Engineering,Hu’nan University,Changsha 410082,China)

【机构】南京信息工程大学计算机与软件学院；浙江大学电气工程学院；湖南大学电气工程学院；

【摘要】讨论依据相空间邻近轨道演化相似性的特点构造训练模式,建立短期负荷预测Volterra滤波器模型的问题.以距离相似度和趋势相似度来衡量电力负荷吸引子轨道的相似度,提出了电力负荷吸引子邻近轨道判别的新方法.从模型训练充分性的角度出发,探讨了模型训练集规模的选择依据.仿真结果表明该模型是有效的.更多还原

【Abstract】 The short-term load forecasting model with Volterra series based on the similarity of evolve tendency of the neighbor orbits in phase space is discussed.A new method of choosing neighbor orbits in phase space is presented by considering the Euclidean distance and the evolve tendency.In addition,the criterion for the choice of the training data set size according to the performances of the model is discussed in this paper.Simulation example results show the effectiveness of the proposed method.更多还原

【关键词】短期电力负荷预测； Volterra滤波器模型；相空间邻近轨道；训练集规模；
【Key words】 Short-term load forecasting； Volterra filters model； Neighbor orbits in phase space； Training data set size；

【基金】国家自然科学基金项目(50875175);国家973计划项目(2004CB217902)

【文献出处】控制与决策 ,Control and Decision , 编辑部邮箱 ,2009年12期

【分类号】TM715
【被引频次】2
【下载频次】180

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