發(fā)布時(shí)間：2017-10-10 02:19

  本文關(guān)鍵詞：電力負(fù)荷無(wú)跡卡爾曼閾值多頻級(jí)WNN區(qū)間預(yù)估

  更多相關(guān)文章： 電力負(fù)荷 無(wú)跡卡爾曼濾波 閾值 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 區(qū)間預(yù)估

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(wavelet neural network,WNN)應(yīng)用于電力負(fù)荷預(yù)測(cè)時(shí),存在網(wǎng)絡(luò)組件無(wú)法對(duì)小波高頻信號(hào)分量進(jìn)行有效處理的問(wèn)題,提出一種針對(duì)電力負(fù)荷高頻信號(hào)的無(wú)跡卡爾曼濾波(unscented kalman filter,UKF)多頻級(jí)WNN區(qū)間預(yù)測(cè)算法。首先,給定高頻分量信號(hào)閾值,對(duì)三通道濾波器獲取的中頻信號(hào)分量進(jìn)行深度劃分,并利用UKF算法的無(wú)跡變換,獲取電力信號(hào)高頻小波分量均值產(chǎn)生的sigma特征點(diǎn),將其作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè);其次,針對(duì)WNN輸出低頻信號(hào)分量方差的預(yù)測(cè)輸出增量變換問(wèn)題,利用區(qū)間預(yù)測(cè)估計(jì)算法實(shí)現(xiàn)高、低頻方差預(yù)測(cè)輸出融合,并作為網(wǎng)絡(luò)輸出評(píng)價(jià)指標(biāo);最后,通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)所提算法進(jìn)行有效性驗(yàn)證,并給出高頻信號(hào)分量閾值選取實(shí)驗(yàn)結(jié)果,為高頻閾值選取提供依據(jù)。
【作者單位】： 浙江大學(xué)電氣工程學(xué)院;國(guó)網(wǎng)浙江省電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院;
【關(guān)鍵詞】： 電力負(fù)荷 無(wú)跡卡爾曼濾波 閾值 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 區(qū)間預(yù)估
【基金】：國(guó)家電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目(5211JY150016)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TM715
【正文快照】： 其次,針對(duì)WNN輸出低頻信號(hào)分量方差的預(yù)測(cè)輸出增量變換問(wèn)題,利用區(qū)間預(yù)測(cè)估計(jì)算法實(shí)現(xiàn)高、低頻方差預(yù)測(cè)輸出融合,并作為網(wǎng)絡(luò)輸出評(píng)價(jià)指標(biāo);最后,通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)所提算法進(jìn)行有效性驗(yàn)證,并給出高頻信號(hào)分量閾值選取實(shí)驗(yàn)結(jié)果,為高頻閾值選取提供依據(jù)。0引言短期負(fù)荷預(yù)測(cè)(short term l

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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10 宋若i，

本文編號(hào)：1003787