基于有色噪声的Kalman滤波算法在母线负荷预测中的应用

根据母线负荷的构成及其特性,发现母线负荷的变化是非常剧烈的,并且具有很强的随机性,从实际工作中发现这种随机性具有明显的有色噪声的特点,而不属于白噪声。在过去的母线负荷预测方法中,都是以白噪声为前提进行信号处理,因此预测模型的灵敏度差并且预报精度不高。本文提出应用有色噪声的卡尔曼滤波方法进行短期母线负荷预测。本文首先介绍了马尔可夫序列有色噪声白色化的方法,以及在此基础上进一步推导的系统噪声和量测噪声都为有色噪声时的全套卡尔曼滤波算法,在算法中,应用了状态扩充法和量测扩增的方法。最后通过算例仿真验证了此方法的有效性和可行性。