基于ARMA和Kalman Filter的需求响应基线负荷预测

作     者：俱鑫 刘尚科 苟瑞欣 王铮 肖艳利 王保又 JU Xin;LIU Shang-ke;GOU Rui-xin;WANG Zheng;XIAO Yan-li;WANG Bao-you

作者机构：国网宁夏电力有限公司经济技术研究院宁夏银川750001 华北电力大学经济与管理学院北京102206 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2020年第28卷第18期

页      码：175-180页

摘      要：用户基线负荷是工商业用户参与需求响应项目执行效果的重要参考,受到环境、用户用电行为等多种因素的影响。为提高工商业用户基线负荷预测的精度,提出了一种基于时间序列(ARMA)和卡尔曼滤波(Kalman Filter)组合的需求响应基线负荷预测模型,通过沙普利值(Shapley Value)方法求出单个预测模型对组合模型的边际贡献率,得到最优的预测结果。案例结果表明,Kalman Filter模型对负荷波动平稳的时间段内预测精度较高,时间序列模型对负荷波动较大的时间段内预测精度较高,而组合预测模型结合了两者的优点,降低了单一模型在预测过程中受时间因素造成偏差较大的影响,提高了整体预测精度,扩大了适用范围。

主 题 词：基线负荷 需求响应 负荷预测 ARMA Kalman Filter 

学科分类：080802[080802] 0808[工学-自动化类] 08[工学] 

D　O　I：10.14022/j.issn1674-6236.2020.18.039

馆 藏 号：203978806...