基于数字孪生与多模型融合的多元负荷短期预测

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘 要：针对多元负荷呈波动性和非线性特性导致预测模型稳定性差和精确度低等问题，提出一种基于数字孪生与多模型融合的多元负荷短期预测方法。首先，根据数字孪生体中气象和负荷信息，利用最大信息系数（MIC）分析多源数据信息间的耦合特性，基于数据时序性和周期性构建筛选信息特征。其次，采用自适应局部迭代滤波（ALIF）将历史多元负荷数据进行分解，得到不同频率下固有模态函数（IMF）分量。（剩余16647字）

试读结束

目录
monitor