基于智能电表的住宅短期电力负载预测
杨继革
严俊
陈丽春
贺乐华
余圣彬
1.国网浙江省电力有限公司 衢州供电公司,浙江 衢州3244002.国网浙江省电力有限公司 龙游县供电有限公司,浙江 衢州3244003.国网浙江省电力有限公司 江山市供电有限公司,浙江 衢州324400
摘要：为了解决居民用电短期负荷预测率低的问题,提出了一种基于用户智能电表实时测量数据的数学建模方法.利用谱分析设计了成型滤波器来评估高斯噪声,再结合卡尔曼滤波对不同采样周期的监测数据进行负荷预测和精度评价.结果表明,提高采样精度、获取更多的实时测量数据可以明显改善负荷预测的准确性,但相应地也会带来更高的计算成本.在避免高计算负荷的同时达到预期的预测精度需要限制用于预测的数据量,而通过选择合理的测量采样率,可以获取满意的折衷方案.
关键词：居民用电短期负载智能电表成型滤波高斯噪声卡尔曼滤波采样周期
分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)
资助基金：国家自然科学基金(61033004)国网浙江省衢州电力有限公司科技项目(5211QZ17001Z)
论文发表日期：2022-05-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 255-258 )
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