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卡尔曼滤波能耗预测模型及其应用
被引量：
2
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作者
刘亮
陈仙亮
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2023年第7期102-108,共7页
为满足工业能耗管控对能耗测量数据的自适应异常检测和缺失替代需求,提出一种基于卡尔曼滤波算法的能耗预测模型。结合应用场景特点,描述模型对应的卡尔曼滤波递推方程组的计算变量和模型参数,提出模型参数的获取方法,即采用K-均值聚类...
为满足工业能耗管控对能耗测量数据的自适应异常检测和缺失替代需求,提出一种基于卡尔曼滤波算法的能耗预测模型。结合应用场景特点,描述模型对应的卡尔曼滤波递推方程组的计算变量和模型参数,提出模型参数的获取方法,即采用K-均值聚类算法对原始的功率和能耗历史样本进行聚类,使用格拉布斯准则剔除聚类样本中的异常数据,基于剩余聚类样本实施无偏估计得到模型参数。实验数据表明,卡尔曼滤波能耗预测模型适用于工业能耗管控的相关需求。
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关键词
能耗预测
自适应异常检测
缺失替代
卡尔曼滤波
K-均值聚类
格拉布斯准则
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职称材料
题名
卡尔曼滤波能耗预测模型及其应用
被引量：
2
1
作者
刘亮
陈仙亮
机构
南京大全电气研究院有限公司
出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2023年第7期102-108,共7页
基金
江苏省工业和信息产业转型升级专项资金项目(工业互联网标杆工厂项目:大全电气云工业互联网平台)。
文摘
为满足工业能耗管控对能耗测量数据的自适应异常检测和缺失替代需求,提出一种基于卡尔曼滤波算法的能耗预测模型。结合应用场景特点,描述模型对应的卡尔曼滤波递推方程组的计算变量和模型参数,提出模型参数的获取方法,即采用K-均值聚类算法对原始的功率和能耗历史样本进行聚类,使用格拉布斯准则剔除聚类样本中的异常数据,基于剩余聚类样本实施无偏估计得到模型参数。实验数据表明,卡尔曼滤波能耗预测模型适用于工业能耗管控的相关需求。
关键词
能耗预测
自适应异常检测
缺失替代
卡尔曼滤波
K-均值聚类
格拉布斯准则
Keywords
energy consumption prediction
adaptive anomaly detection
missing substitution
Kalman filtering
Kmeans clustering
Grubbs criterion
分类号
TM933 [电气工程—电力电子与电力传动]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
卡尔曼滤波能耗预测模型及其应用
刘亮
陈仙亮
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2023
2
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