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多属性加权组合电力负荷测量模型研究与仿真

Research on Combined weighted forecast of multi-attribute of Electric Power Systems
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摘要 研究电力系统中长期负荷的准确测量。在边远区域中,电力信号不稳,采集的电力数据偏少并且与真实值有较大的误差,建立的测量模型鲁棒性和准确性都不强,造成边远地区测量的不准确。为解决上述问题,提出一种PSO粒子群优化加权组合的电力系统中长期负荷测量方法,结合三大测量模型各自的优缺点,通过加权的组合方法将优点进行统筹,对影响因素通过主成份分析方法进行筛选,用PSO对每种方法的加权系数优化处理,克服存在的缺点。实践证明,改进方法能快速地对电力系统中长期负荷进行准确测量,实验效果明显提高。 ABSTRACT : Research the accurate measure of power system load. This paper put forward a power system term load forecasting method based on PSO particle swarm optimization. The paper made use of the advantages of co - ordina- tion by the weighted combination method, screened the influencing factors through principal component analysis, and optimized the weighted coefficients for each method with PSO. The experiment results show that the improved method can measure the long- term power system load rapidly and accurately, and improve the experimental result signifi- cantly.
作者 崔丹丹
出处 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2013年第4期142-145,共4页 Computer Simulation
关键词 粒子群优化 组合加权测量 电力系统中长期负荷 主成份分析法 PSO Combined weighted forecast Power system term load PCA
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