期刊文章详细信息
基于多变量相空间重构和卡尔曼滤波的冷热电联供系统负荷预测方法 ( EI收录)
Cooling, Heating and Electrical Load Forecasting Method for CCHP System Based on Multivariate Phase Space Reconstruction and Kalman Filter
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]山东大学控制科学与工程学院,山东省济南市250061
基 金:国家自然科学基金重大国际(地区)合作研究项目(61320106011);国家自然科学基金项目(61573224);国家863高技术基金项目(2014AA052802)~~
年 份:2016
卷 号:36
期 号:2
起止页码:399-406
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊
摘 要:文中设计一种新型的基于多变量相空间重构和卡尔曼滤波的冷热电联供系统负荷预测方法。首先选择冷热电负荷及与负荷密切相关的天气因素的历史时间序列组成多变量时间序列,然后运用混沌理论和C-C方法重构多变量相空间,最后建立多变量相空间的自回归模型并采用卡尔曼滤波方法预测冷热电负荷。以中国北方某医院冷热电联供系统的8月份历史负荷数据和天气数据验证该冷热电负荷预测方法。结果表明,与采用单变量相空间重构和卡尔曼滤波预测方法相比,文中设计的负荷预测方法充分考虑冷热电负荷中多个变量的相互耦合关系,可有效提高负荷的预测精度。算例分析验证了该冷热电负荷预测方法的可行性和有效性。
关 键 词:能源互联网 冷热电联供系统 负荷预测 多变量相空间重构 卡尔曼滤波
分 类 号:TM73]
参考文献:
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引证文献:
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同被引文献:
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