[发明专利]一种基于卡尔曼滤波与自适应模糊神经网络的负荷预测方法在审
| 申请号： | 201610086111.8 | 申请日： | 2016-02-15 |
| 公开（公告）号： | CN105760952A | 公开（公告）日： | 2016-07-13 |
| 发明（设计）人： | 尹建光;谢连科;刘辉;马新刚;臧玉魏;王坤;巩泉泉;窦丹丹 | 申请（专利权）人： | 国网山东省电力公司电力科学研究院;国家电网公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 赵妍 |
| 地址： | 250002 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于卡尔曼滤波与自适应模糊神经网络的负荷预测方法，步骤一，利用时间序列分析方法建立电网负荷的时间序列模型；步骤二，利用时间序列分析方法建立电网负荷的训练样本，利用建立的训练样本和自适应模糊神经网络对电网负荷进行预测；步骤三，根据建立的时间序列模型的预测值和自适应模糊神经网络预测值确定卡尔曼方程，时间序列模型的预测值作为卡尔曼滤波的真实值，自适应模糊神经网络的预测值作为卡尔曼滤波的测量值，从而建立基于卡尔曼滤波的预测模型，对电网负荷进行预测。本发明提出了一种基于卡尔曼滤波、神经网络以及时间序列分析的电网负荷预测分析方法，提高电网负荷预测可靠性，降低电网的供电风险，加强电网的坚强性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卡尔 滤波 自适应 模糊 神经网络 负荷 预测 方法 | ||
【主权项】：
基于卡尔曼滤波与自适应模糊神经网络的负荷预测方法，其特征是，包括以下步骤：步骤一，利用时间序列分析方法建立电网负荷的时间序列模型；步骤二，利用时间序列分析方法建立电网负荷的训练样本，利用建立的训练样本和自适应模糊神经网络对电网负荷进行预测；步骤三，根据步骤一建立的时间序列模型的预测值和自适应模糊神经网络预测值确定卡尔曼方程，时间序列模型的预测值作为卡尔曼滤波的真实值，自适应模糊神经网络的预测值作为卡尔曼滤波的测量值，从而建立基于卡尔曼滤波的预测模型，对电网负荷进行预测。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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