文档名：卡尔曼滤波能耗预测模型及其应用
摘要：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.
作者：刘亮 陈仙亮Author：LIULiang CHENXianliang
作者单位：南京大全电气研究院有限公司,南京211100
刊名：电力系统及其自动化学报 ISTICPKU
Journal：ProceedingsoftheCSU-EPSA
年，卷(期)：2023, 35(7)
分类号：TM933
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：energyconsumptionprediction adaptiveanomalydetection missingsubstitution Kalmanfiltering K-meansclustering Grubbscriterion
机标分类号：TP393.08R3TN967.2
在线出版日期：2023年8月7日
基金项目：江苏省工业，信息产业转型升级专项资金项目卡尔曼滤波能耗预测模型及其应用[
期刊论文] 电力系统及其自动化学报--2023, 35(7)刘亮 陈仙亮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...参考文献和引证文献
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