基于卡爾曼濾波的區(qū)域電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)研究.pdf

1、隨著電力行業(yè)改革逐步深入、電力市場(chǎng)趨于完善、電力企業(yè)獲得自主經(jīng)營(yíng)權(quán)和自己承擔(dān)盈利和虧損,電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)工作的重要性逐漸凸顯,特別是短期負(fù)荷預(yù)測(cè),逐漸成為電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)、可靠運(yùn)行的基礎(chǔ)性條件。高精度的預(yù)測(cè)結(jié)果,對(duì)電力系統(tǒng)安全、經(jīng)濟(jì)、可靠運(yùn)行有相當(dāng)重要的意義。
　　短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的方法眾多,但由于短期負(fù)荷預(yù)測(cè)受氣溫、電力供應(yīng)能力、消費(fèi)觀念、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)等不確定因素的影響,所以不同預(yù)測(cè)模型適用范圍是不一樣的,要保證某種模型在任意不同

2、的時(shí)間和地域均能取得達(dá)標(biāo)的預(yù)測(cè)結(jié)果是有難度的。因此在對(duì)負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),有必要分析預(yù)測(cè)地區(qū)的負(fù)荷趨勢(shì),根據(jù)實(shí)際的情況,選擇理想的預(yù)測(cè)模型。
　　本文主要探討的是電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中卡爾曼濾波的建模機(jī)理及建模過(guò)程。卡爾曼濾波算法是R.E.Kalman在1960年研究的適合數(shù)字計(jì)算機(jī)的一種遞推濾波方法,最大優(yōu)點(diǎn)是能充分利用待測(cè)數(shù)據(jù)過(guò)程的相關(guān)信息。其用于負(fù)荷預(yù)測(cè)的基本思想是:將電力負(fù)荷分為規(guī)律性分量和隨機(jī)性分量,規(guī)律性分量一般采用線性回

3、歸模型預(yù)測(cè),隨機(jī)性分量采用卡爾曼濾波算法預(yù)測(cè)。文中主要探討的卡爾曼濾波預(yù)測(cè)模型包括傳統(tǒng)卡爾曼濾波預(yù)測(cè)模型、自適應(yīng)卡爾曼濾波預(yù)測(cè)模型、無(wú)跡卡爾曼濾波(UKF)預(yù)測(cè)模型和容積卡爾曼濾波(CKF)預(yù)測(cè)模型。
　　針對(duì)卡爾曼濾波預(yù)測(cè)模型基本參數(shù)求解,本文通過(guò)使用Hankel矩陣法辨識(shí)幾種卡爾曼預(yù)測(cè)模型的階,模型狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣根據(jù)Yule-Walker方程和自相關(guān)函數(shù)法求取,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和試探法初步確定量測(cè)噪聲協(xié)方差和觀測(cè)噪聲協(xié)方差。針對(duì)自適應(yīng)卡

4、爾曼預(yù)測(cè)模型和容積卡爾曼濾波模型在建模過(guò)程中系統(tǒng)協(xié)方差矩陣易失去正定性及Cholesky分解在高維矩陣中耗時(shí)較長(zhǎng)的現(xiàn)象,引入系統(tǒng)協(xié)方差平方根因子矩陣代替其Cholesky分解矩陣。針對(duì)無(wú)跡卡爾曼濾波定常的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣難以適應(yīng)環(huán)境的干擾和過(guò)程的時(shí)變性,引入隨時(shí)間變化的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣。通過(guò)對(duì)宜昌市日電力負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè),綜合評(píng)價(jià)各卡爾曼濾波預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果,根據(jù)卡爾曼濾波理論及預(yù)測(cè)結(jié)果論述各卡爾曼預(yù)測(cè)模型的優(yōu)缺及適用范圍,根據(jù)建模過(guò)程中用平方根