全面的预报误差法参数辨识-松弛的思想代码

资 源 简 介

全面的预报误差法参数辨识-松弛的思想代码

详 情 说 明

在电力系统预测与控制领域，预报误差法参数辨识结合松弛思想提供了一种动态系统建模的实用框架。该方法通过松弛迭代降低参数敏感性，特别适合处理带有噪声的非线性系统。核心思路是通过误差反馈不断修正模型参数，直至预测输出与实际测量的偏差达到容许范围。

实现中通常结合PLS（偏最小二乘）工具箱进行高维数据降维，该算法能有效提取输入输出变量的关键投影方向，避免传统最小二乘法在多重共线性下的数值不稳定问题。主分量分析则进一步对多元数据进行正交化分解，通过保留最大方差方向的主成分，显著提升后续辨识过程的计算效率。

负荷预测应用通常面临历史数据不足或先验分布模糊的挑战。采用从先验概率分布采样的策略，配合贝叶斯加权计算，可动态调整不同数据源的置信度。比如对天气因素赋予时变权重，能显著提升短期负荷预测的准确性。

在电力电子环节，DC-DC变换器采用定功率单环控制时需注意：电压外环的设定值应动态跟踪预报误差法输出的功率指令，而电流内环需维持足够的相位裕度以应对负载突变。这种分层控制结构既能保证稳态精度，又可兼容松弛思想中的参数在线调整需求。

调试阶段重点关注三点：PLS成分数的交叉验证选择、主分量投影后的信息损失阈值，以及松弛因子的衰减速率设计。通过监视预报误差的收敛轨迹，可直观判断参数辨识过程是否陷入局部最优。