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      基于維納濾波的節(jié)假日短期負(fù)荷預(yù)測

      2015-05-30 10:48:04許高明覃正波
      科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2015年2期
      關(guān)鍵詞:維納濾波

      許高明 覃正波

      摘 要:針對節(jié)假日期間,城市用電需求量波動(dòng)較大,為保障城市供電系統(tǒng)的安全、可靠和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行,提出了基于維納濾波的短期電力負(fù)荷預(yù)測方法。首先,詳細(xì)介紹了維納濾波的預(yù)測原理,建立了短期負(fù)荷預(yù)測模型。其次,通過仿真結(jié)果與現(xiàn)場實(shí)測對比,驗(yàn)證了該模型的可行性。最后,針對在負(fù)荷波動(dòng)大時(shí),該模型預(yù)測精度較低的缺點(diǎn),對誤差原因進(jìn)行了詳細(xì)分析,并通過引入修正因子對該預(yù)測模型進(jìn)行修正,仿真結(jié)果表明,修正后的預(yù)測模型能對短期負(fù)荷進(jìn)行精確預(yù)測。

      關(guān)鍵詞:短期負(fù)荷預(yù)測;維納濾波;修正因子

      引言

      電力負(fù)荷預(yù)測是擬定發(fā)電計(jì)劃和電力系統(tǒng)發(fā)展規(guī)劃的基礎(chǔ)。負(fù)荷預(yù)測根據(jù)用于不同目標(biāo)一般可分為超短期、短期、中期和長期預(yù)測[1],其中短期負(fù)荷預(yù)測指未來一天到一周的負(fù)荷預(yù)測, 主要用于機(jī)組優(yōu)化組合、經(jīng)濟(jì)潮流控制、水火電協(xié)調(diào)等,精確的負(fù)荷預(yù)測,是電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重要保障[2]。傳統(tǒng)的負(fù)荷預(yù)測方法主要有趨勢外推法、時(shí)間序列法、回歸分析法和灰色模型法等[2],這些方法技術(shù)成熟,算法簡單,但是預(yù)測精度不高,實(shí)時(shí)性較差。近年來, 一些基于新興的人工智能學(xué)科理論的現(xiàn)代預(yù)測方法逐漸得到了成功應(yīng)用。這其中主要有模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論[3]、專家系統(tǒng)[4]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[5]等。針對電力系統(tǒng)本身具有的負(fù)荷以天、周、年為單位發(fā)生周期性波動(dòng)的特點(diǎn), 可以將負(fù)荷按變化的頻率進(jìn)行分類, 從而在頻域中討論負(fù)荷預(yù)測方法。其中有傅里葉分析法[6]和小波分析方法[7]。除此外,還有一些動(dòng)態(tài)過程描述的負(fù)荷預(yù)測方法,例如,卡爾曼濾波算法[8]。上述這些方法都有較高的預(yù)測精度。

      維納濾波的預(yù)測模型是根據(jù)當(dāng)前和過去的觀察值估計(jì)將來的信號值,它是以最小均方誤差準(zhǔn)則來確定維納濾波器的沖激響應(yīng) ,具有良好的預(yù)測性能。文獻(xiàn)[9]利用維納濾波理論建立了電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測模型,利用歷史數(shù)據(jù)和氣象資料等相關(guān)數(shù)據(jù),進(jìn)行了短期電力負(fù)荷預(yù)測并提出了相對的改進(jìn)算法。文獻(xiàn)[11]介紹了維納濾波在電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用。

      1 維納濾波預(yù)測模型[9]

      一個(gè)線性系統(tǒng),如果它的單位樣本響應(yīng)h(n),當(dāng)輸入一個(gè)隨機(jī)信號x(n),且:

      其中s(n)表示信號真值,v(n)表示噪聲,則輸出y(n)為:

      希望x(n)通過線性系統(tǒng)h(n)后得到的y(n)盡量接近于s(n),因此稱y(n)為s(n)的估計(jì)值,用 (n)

      表示,即:

      維納濾波器的輸入-輸出關(guān)系可用圖1所示。

      式(2)所示的卷積形式可以理解為:從當(dāng)前和過去的觀察值估計(jì)當(dāng)前的或者將來的信號值y(n)=(n+N)(n?叟0)稱為外推或預(yù)測,因此維納濾波器又常常被稱為最佳線性預(yù)測。這里所謂的最佳與最優(yōu)是以最小均方誤差為準(zhǔn)則的。均方誤差最小即它的平方的統(tǒng)計(jì)期望最?。?/p>

      為了按(5)式所示的最小均方誤差準(zhǔn)則來確定維納濾波器的沖激響應(yīng)h(k),令?孜(n)對h(j)的導(dǎo)數(shù)等于零,即可得:

      式中,Rxs=E[x(n)s(n+m)]是s(n)與x(n)的互相關(guān)函數(shù),Rxx=E[x(n)x(n+m)]是x(n)的自相關(guān)函數(shù)。

      式(6)稱為維納濾波器的標(biāo)準(zhǔn)方程或維納-霍夫(Wiener-Hopf)方程。如果已知Rxs(m)和Rxx(m),那么解此方程即可求的維納濾波器的沖激響應(yīng)。

      設(shè)濾波沖激響應(yīng)序列的長度為L,沖激響應(yīng)矢量為:

      輸入信號矢量為:

      則濾波器的輸出為:

      這樣,式(5)所示的維納-霍夫方程可寫成:

      PT=hTR或P=Rh (9)

      其中,P=E[x(n)s(n)]是s(n)與x(n)的互相關(guān)函數(shù),它是一個(gè)N維列矢量;R是x(n)的自相關(guān)函數(shù),是N階方陣R=E[x(n)xT(n)]。

      利用求逆矩陣的方法直接求解式(9),得:

      hopt=R-1P (10)

      這里opt表示“最佳”,這就是FIR維納濾波器的沖激響應(yīng)。式(8-10)構(gòu)成了基于維納濾波的預(yù)測模型。

      2 負(fù)荷預(yù)測實(shí)例與分析

      2.1 負(fù)荷預(yù)測

      誤差指標(biāo)定義為[10]:

      最大絕對相對誤差:

      以某城市2014年5月1日假期前后的用電負(fù)荷為例,已知4月28日到5月3日的24小時(shí)時(shí)刻實(shí)測用電負(fù)荷,運(yùn)用維納負(fù)荷預(yù)測模型對5月5日(節(jié)后第一個(gè)工作日)進(jìn)行預(yù)測。預(yù)測結(jié)果及誤差如圖2所示。

      圖2 5月5日維納濾波預(yù)測值與實(shí)際值及相對誤差

      從圖 2 中可以看出在 7 點(diǎn)以前以及 20點(diǎn)以后,維納濾波能夠較好的預(yù)測,相對誤差較小,但 7 點(diǎn)到 20 點(diǎn)期間,預(yù)測效果很差。最大絕對相對誤差高達(dá)26.8377%,平均絕對相對誤差高達(dá)12.8482%。

      2.2 誤差分析

      仿真結(jié)果表明,基于濾波算法的短期負(fù)荷預(yù)測模型是可行的,但當(dāng)節(jié)假日負(fù)荷變化大時(shí),其預(yù)測精度就會出現(xiàn)較大的下降。其主要原因在于:在電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測的過程中,對電力系統(tǒng)負(fù)荷進(jìn)行了一定的簡化,不可避免的存在一定的誤差。由于節(jié)假日前后負(fù)荷變化大的原因,預(yù)測模型對5月5日的負(fù)荷預(yù)測結(jié)果存在較大誤差,預(yù)測模型失效。

      維納濾波的預(yù)測模型是建立在維納濾波的理論基礎(chǔ)上的,維納濾波的原理是根據(jù)全部過去觀測值和當(dāng)前觀測值來估計(jì)信號的當(dāng)前值。對于負(fù)荷在短期內(nèi)波動(dòng)較大的情況,這種利用現(xiàn)有模型進(jìn)行的預(yù)測就會與實(shí)際負(fù)荷之間存在一定的偏差。針對初步預(yù)測精度不高的情況,通過對原始數(shù)學(xué)模型的改進(jìn),以提高預(yù)測精度。

      3 預(yù)測模型的改進(jìn)

      根據(jù)文獻(xiàn)[12]可知,在節(jié)假日期間,負(fù)荷變動(dòng)較大。為提高預(yù)測精度,定義一個(gè)假期因子:非假期用電負(fù)荷時(shí)刻均值與假期用電負(fù)荷時(shí)刻均值之比。其定義式如下:

      ?棕t= (13)

      式中,?棕t-t時(shí)刻的修正因子;R-非采樣假期天數(shù);S-假期采樣天數(shù);QR,t-非假期采樣t時(shí)刻負(fù)荷值;QS,t-假期采樣t時(shí)刻負(fù)荷值。

      改進(jìn)后的預(yù)測模型仿真結(jié)果及誤差分析如圖3所示:

      圖3 改進(jìn)后算法的預(yù)測值與實(shí)際值以及相對誤差

      從圖3中可以看出預(yù)測數(shù)據(jù)與實(shí)測數(shù)據(jù)良好吻合。最大絕對相對誤差為5.1104%,平均絕對相對誤差為2.6934%。由此可見,改進(jìn)算法是有效的,它極大的提高了預(yù)測模型的精度。

      4 結(jié)束語

      4.1 維納濾波負(fù)荷預(yù)測模型能對負(fù)荷波動(dòng)較小的負(fù)荷進(jìn)行精確預(yù)測,但對波動(dòng)較大的電力負(fù)荷,存在較大預(yù)測誤差。

      4.2 對波動(dòng)較大的假期負(fù)荷,引入假期因子的維納濾波預(yù)測模型能減小預(yù)測誤差,提高預(yù)測精度。

      4.3 影響電力負(fù)荷的隨機(jī)因素有很多,研究多因子的修正負(fù)荷預(yù)測模型,進(jìn)一步提高負(fù)荷預(yù)測精度是下一步研究的重點(diǎn)。

      參考文獻(xiàn)

      [1]劉晨輝.電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)報(bào)理論與方法[M].哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社,1987.

      [2]蔡夏,邢駿.電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測方法綜述[J].信息化研究,2010,6:5-7

      [3]邰能靈,侯志儉.小波模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào),2004,1:24-29.

      [4]RAHMAN S,BHATNAGAR R. An expert system based algorithm for short term load forecast[J].IEEE Transactionson Power System,1988,3(2):392-399.

      [5]TAYLOR JW, BU IZZA R. Neural network load forecasting with weather ensemble predictions[J].IEEE Transactions on Power Systems,2002,17(3):626-632.

      [6]張雪瑩,管霖.基于譜分析的短期負(fù)荷預(yù)測輸入變量選擇方法討論[C]//全國高等學(xué)校電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化專業(yè)第十九屆學(xué)術(shù)年會,2003.

      [7]邰能靈,侯志儉,李濤,等.基于小波分析的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測方法[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào),2003,1:46-51.

      [8]謝開,汪峰.應(yīng)用Kalman濾波方法的超短期負(fù)荷預(yù)報(bào)[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào),1996,16(4):245-249.

      [9]周浩敏,王睿.測試信號處理技術(shù)[M].北京:北京航空航天大學(xué)出版社,2009.

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      [11]尤承佳,黃堅(jiān),吳國忠.維納濾波在短期負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用[J].江蘇電機(jī)工程,2006,5:50-52.

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      作者簡介:許高明(1989-),男,四川南充,西南交通大學(xué),碩士研究生,研究方向?yàn)樽冸娬揪C合自動(dòng)化。

      覃正波(1988-),男,重慶人,重慶大恒建筑設(shè)計(jì)有限公司,本科學(xué)歷,從事建筑電氣變電方向。

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