基于卡尔曼滤波的短期负荷多步预测修正模型研究

摘要：

提出了一种短期负荷多步预测的修正方法。首先采用BP神经网络法建立短期负荷的分时多步预测模型，对于每一个初始预测值，采用卡尔曼滤波模型进行修正，以减少模型的累积误差，提高多步预测的效果。算例结果证明了所提方法不仅能够提高单步预测的预测效果，而且能够有效降低多步预测的误差，对于实现连续日短期负荷预测具有现实意义。

关键词：卡尔曼滤波、短期负荷、多步预测、累积误差、BP神经网络

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2014-08-23（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：20-23