应用改进独立分量分析算法估计电力用户负荷曲线

被引：3

作者：

韦琦 ^{[1
]}

刘瑜 ^{[1
]}

魏新劳 ^{[1
]}

孙清泉 ^{[2
]}

机构：

[1] 哈尔滨理工大学

[2] 阿拉巴马大学

来源：

高电压技术 | 2010年 / 36卷 / 04期

基金：

黑龙江省自然科学基金;

关键词：

盲源分离; 独立分量分析; 解除管制; 电力市场; 负荷曲线估计;

D O I：

10.13336/j.1003-6520.hve.2010.04.006

中图分类号：

TM714 [负荷分析];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

应用独立分量分析算法,即基本FastICA算法,在不知道电力系统网络参数或拓扑结构的情况下,可以估计节点电力负荷曲线。若考虑测量中存在的噪声,则基本FastICA算法将含有噪声的观测信号进行分离,导致估计误差增大。为此,通过在白化数据过程中考虑噪声的作用,改进了FastICA算法。IEEE14母线系统的仿真实验结果表明,应用改进后FastICA算法所得到的负荷曲线估计结果的精度,要优于基本FastICA算法。说明改进后的FastICA算法适用于考虑噪声情况下的电力负荷曲线估计。

引用

页码：1044 / 1049

页数：6

共 7 条

[1] 短期负荷预测中支持向量机模型的参数选取和优化方法 [J].