夏北京 蘇州大學
非線性視域下智能配電系統大數據能源預測研究
夏北京 蘇州大學
隨著智能配電大數據能源數據模型是世界各國研究的熱點課題。在非線性視域中的智能配電大數據能源數據模型能力及對數據良好的應用能力增強,同時在非線性智能配電系統大數據能源數據負荷預測領域視域下得到海量實踐的應用。本論文針對非線性智能配電系統大數據能源數據負荷預測網絡化控制中存在的幾個瓶頸進行分析探討,提出非線性視域下智能配電系統大數據能源負荷預測方法,來優化電網負荷預測網絡化控制視域中的瓶頸及表明該算法的高效性和實用性。
非線性;智能配電系統;大數據
1.1 問題描述
根據焦盾.斯教授[1-2]建立了一種智能配電系統大數據能源系統模型,其模型可表達式如公式(1)所示。
1.2 模型描述


2.1 系統描述
綜上所述,非線性智能配電系統大數據能源數據預處理中的網絡化控制模型看做是一個多元非線性回歸模型。在前向網絡視域模式下輸入和輸出的關系可由式(3)表達

式(3)是利用網絡Hamilton非線性函數。然后根據式(4)表達的是ARMA(線性自回歸移動平均)模型的非線性推廣情況

2.2 系統應用研究
根據 網絡化控制是建立在卡爾曼濾波分析的基礎上,若利用卡爾曼濾波分析的數據融合能力和網絡化控制的自網絡化控制、自適應性質,就可以解決網絡結構及節點作用函數不易確定的瓶頸。

基于網絡化控制系統算法由正向傳播和反向傳播組成。同時利用智能配電系統大數據能源網絡的輸入向量維,輸出向量維,輸入/輸出網絡運行節點總長度為定義智能配電系統大數據能源第組,網絡運行節點輸入描述為輸出,節點在智能配電系統大數據能源第組網絡運行節點輸入時,輸出為






本論文針對非線性智能配電系統大數據能源負荷預測方法進行智能配電網絡化控制系統模型存在的瓶頸進行處理,達到預期效果。
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夏北京(1978-),江蘇人,工程師,研究生,主要研究方向為智能控制系統