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郑永涛

作品数:2 被引量:18H指数:1
供职机构:广东工业大学华立学院更多>>
发文基金:广东省质量技术监督局科技项目广东省大学生创新实验项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇电力
  • 1篇电力负荷
  • 1篇电力系统
  • 1篇时间序列
  • 1篇相空间重构
  • 1篇非线性
  • 1篇负荷预测
  • 1篇负荷预测模型

机构

  • 2篇广东工业大学

作者

  • 2篇陆兴华
  • 2篇郑永涛

传媒

  • 2篇电力与能源

年份

  • 2篇2016
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于非线性时间序列分析的电力系统负荷预测模型被引量:17
2016年
对电力系统负荷的准确预测是保障电力系统稳定工作的关键技术,通过对电力系统的负荷准确预测,避免电力系统超负荷运行。电力系统中产生的负荷数据为一组非线性时间序列,由于负荷数据具有非线性耦合特征,导致准确预测难度较高。基于非线性时间序列分析方法,提出一种采用定量递归熵特征提取的电力系统负荷预测模型。对电力系统的负荷数据进行了信号模型构建,采用非线性时间序列分析方法对电力系统负荷数据进行定量递归分析,提取定量递归特征熵这一重要的非线性特征,以此为基础实现电力系统的负荷预测。实验结果表明,采用该算法能有效实现电力系统负荷的准确预测,精度较高,在电力系统控制中具有较好的应用价值。
陆兴华郑永涛
关键词:非线性时间序列电力系统负荷预测
基于相空间分析的电力负荷序列预测算法被引量:1
2016年
对电力负荷时间序列进行准确预测,避免电力负荷过载,传统方法采用线性时间序列预测算法,没有考虑电力负荷时间序列的自相似性和高斯性,导致预测精度不高。提出一种基于非线性时间序列分析和相空间重构的电力负荷序列预测算法。构建了电力负荷数据的非线性时间序列分析模型,采用相空间重构方法把电力负荷数据嵌入到高相空间中,在相空间中提取电力负荷时间序列的非线性特征,实现对电力负荷时间序列的准确预测,仿真结果表明,采用该方法进行电力负荷预测的精度较高,通过相空间分析能有效反应电力负荷数据的内部结构特征,提高预测性能和电力负荷数据的特征分析能力。
陆兴华郑永涛
关键词:相空间重构
共1页<1>
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