大数据分析技术的非线性谐波负荷预测

摘要：

为了获得理想的非线性谐波负荷预测结果,设计基于大数据分析技术的非线性谐波负荷预测方法.首先分析当前非线性谐波负荷预测的研究进展,找到引起当前非线性谐波负荷预测效果差的原因;然后采集非线性谐波负荷历史数据,引入大数据分析技术对非线性谐波负荷历史数据进行建模和学习,并对非线性谐波负荷预测模型的参数进行优化,从而建立最优的非线性谐波负荷预测模型;最后在Matlab 2017平台上对非线性谐波负荷预测模型的性能进行了验证性测试,结果表明,该文方法的非线性谐波负荷预测精度超过95%,非线性谐波负荷预测的偏差明显小于当前其他非线性谐波负荷预测方法,同时加快了非线性谐波负荷预测的建模效率,获得更优的非线性谐波负荷预测结果.

关键词：非线性谐波负荷、负荷预测、大数据分析技术、参数优化、预测建模、验证性测试

所属期刊栏目：43

分类号：TN919-34;TP391

资助基金：国家自然科学基金项目61203100

在线出版日期：2020-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：114-117