【摘 要】
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对大型工业企业电力负荷震荡剧烈、幅度大等问题,提出了借助卡尔曼滤波对“失真数据”进行实时估计,弱化陈旧数据权值的k-means聚类和径向基网络的组合预测模型.依据最小逼近
【机 构】
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沈阳航空航天大学自动化学院,上海宝信软件股份有限公司自动化技术研究所,沈阳航空航天大学安全工程学院
【基金项目】
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国家863高技术基金项目（2013AA04070）资助
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对大型工业企业电力负荷震荡剧烈、幅度大等问题,提出了借助卡尔曼滤波对“失真数据”进行实时估计,弱化陈旧数据权值的k-means聚类和径向基网络的组合预测模型.依据最小逼近误差,利用最小二乘法对RBF网络的输出权值进行优化.文中方法对电力系统不同的工况背景,使用k-means聚类算法来确定隐藏节点的数据中心和扩展常数,改善了常规RBF网络随机选择网络中心的情况,同时使电力负荷精度得以有效提高.最后,依据文中的组合模型和其他4种常用算法分别对宝钢电力系统负荷数据进行分析预测,仿真结果表明：方法对负荷预测效果较
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