基于卡尔曼滤波的短期负荷预测方法的研究

摘要

负荷历史数据是负荷预测的基础。负荷历史数据由于测量、人为等因素而造成不准确,因而导致负荷预测也不准确。文中提出利用最小二乘法线性拟合建立负荷数据基本模型,用3次样条插值对卡尔曼滤波器的系统参数进行辨识,最终用卡尔曼滤波器对历史数据进行预处理,以纠正由于测量错误或人为改动的数据。对文中所提方法进行了验证。结果表明,后验误差在3 %之内,效果很好。