基于非侵入式负荷监测和PSO优化的商业负荷超短期功率预测方法OACSTPCD
针对商业中心超短期负荷预测难度大、精确度低等问题,提出一种基于非侵入式负荷监测和PSO优化对商业中心负荷进行超短期预测的新方法。在完全无监督方式下从三相总无功/有功功率测量装置中提取负荷曲线;根据所提取的负荷曲线,采用粒子群优化的方法对功率测量结果进行分解;通过人工神经网络对每个用电设备进行状态变化预测,根据状态变化和设备状态重构负荷曲线,并将其转化为负荷预测曲线。所提预测方法的时间周期为15 min。为了验证所提方法的有效性和优越性,以一个真实…查看全部>>
吴昊亮;王若宇;陈丽;伏红军;胡卫东
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动力与电气工程
非侵入式负荷监测能量分解功率预测无监督学习神经网络
《微型电脑应用》 2023 (4)
P.35-39,5
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