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更新时间：2024.11.23
为提高地表沉降预测精度,针对灰色预测模型(GM(1,1))易受随机干扰影响致使预测精度不高的问题,建立了基于卡尔曼滤波的灰色理论预测模型。考虑到沉降量受到温度和时间因素影响较大的特点,将地表的沉降看作时间、温度的相关函数来建立卡尔曼滤波模型,并利用迭代滤波理论和LevenbergMarquardt优化滤波,构建改进的卡尔曼滤波模型。改进的卡尔曼滤波模型与灰色模型相结合,应用于地表沉降预测中,并将改进的卡尔曼滤波灰色模型预测结果与卡尔曼滤波灰色模型的预测结果进行对比。实例计算表明,使用改进的卡尔曼滤波对消除检测数据扰动误差后的数据进行灰色模型预测的精度相比于单纯灰色预测的预测精度更高。
为了提高超短期负荷预测的精度,通过卡尔曼滤波理论建立了实时调度子系统的超短期负荷预测模型,并用两种方法对基本模型进行改进。利用电能管理系统记录的各交易段实际调度负荷和各竞价电厂以机组申报的竞价数据,预测未来各时段的调度负荷。通过对3种模型所预测出的电力短期负荷预测结果比较,表明对原始数据进行比例变换的预测方法更为理想。
专题概述
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