基于混沌神经网络理论的小电网短期电力负荷预测

通过对小电网负荷数据的特点分析,将时间序列处理、混沌理论和神经网络理论相结合提出了一种基于混沌神经网络理论的电力负荷预测模型。利用Matlab对实际数据进行了仿真计算。通过实例计算,并和不用相空间重构的神经网络的负荷预测算法的各种误差指标的分析比较说明,利用相空间重构对历史数据序列进行拆分或重构可以提高负荷预测的精度。     

基于混沌神经网络理论的小电陨短期电力负荷预测

通过对小电网负荷数据的特点分析，将时间序列处理、混沌理论和神经网络理论相结合提出了一种基于混沌神经网络理论的电力负荷预测模型。利用Matlab对实际数据进行了仿真计算。通过实例计算，并和不用相空间重构的神经网络的负荷预测算法的各种误差指标的分析比较说明，利用相空间重构对历史数据序列进行拆分或重构可以提高负荷预测的精度。     

相空间重构和支持向量机结合的电力负荷预测模型研究

风电机组集中并网会对电网安全稳定运行带来影响,为了合理规划各类供电机组高效运行,对电力负荷预测的精度提出了更高的要求。电网负荷时间序列具有混沌特性,普通预测方法难以描述其特性和内在规律。利用混沌相空间重构理论对负荷时间序列进行研究,用互信息法和CAO方法分别求得时间延迟和嵌入维数,并由此得到系统最大李雅普诺夫指数,证明其具有混沌特性。然后根据时间延迟和嵌入维数对样本数据相空间重构,在此基础上利用支持向量回归算法(PSR-SVR)对电力负荷进行预测,支持向量回归采用网格寻优确定参数。最后将预测的结果同时间序列模型和BP神经网络模型的预测结果进行对比,结果表明,这是一种误差小,精度高的电网负荷预测方法器。     

日高峰电力负荷预测方法的应用研究

文章探索了小波分解、混沌时间序列相空间重构和Volterra自适应滤波器在电力日高峰负荷预测方面的应用.利用小波多分辨率分析的特点,对实际日高峰负荷数据序列进行小波分解,分别对每一个小波尺度进行相空间重构,并利用Volterra滤波器进行多步预测,最后将小波尺度空间进行重构得到预测结果.     

基于相关邻近点与峰谷荷修正的短期负荷时间序列预测

采用混沌相空间重构理论进行电力短期负荷预测,存在峰谷荷预测精度相对较差和预测参考点不易选取的问题.根据电力系统日负荷曲线构造了日峰谷荷时间序列,揭示了日峰谷荷时间序列的混沌特性,采用相空间重构直接预测未来峰谷荷,进而提高了峰谷荷和整点负荷的预测精度.针对相空间中相点的预测参考点确定问题,提出了按相点演化相关性进行选择的方法,首先根据模型要求的预测参考点数量选出邻近点,然后根据相点演化相关性排除伪邻近点,同时引入时间权重来反映相空间不同坐标的时间次序.实际电网负荷预测的仿真结果验证了文中提出的相空间相关邻近点的选择方法与峰谷荷修正思想的有效性.     

基于PSRT与Elman神经网络的短期负荷多步预测

短期负荷预测(short-term load forcastings,STLF)对电力系统的经济和安全运行有着重要的作用。为提高短期负荷预测的精度,根据短期负荷的基本特性,提出了一种将相空间重构理论(phase space reconstruction space,PSRT)与Elman神经网络相结合的短期负荷多步预测模型。首先利用PSRT重构相空间的吸引子,然后用Elman神经网络来拟合相空间吸引子的多步演化,其中利用空间欧氏距离来选取Elman网络的输入样本。通过对广西电网短期负荷预测的分析表明,该多步预测方法是有效可行的。     

使用改进混沌神经网络的母线负荷预测

针对母线负荷非线性、冲击性波动、有较多“毛刺”、含有较多坏数据等特点,提出一种基于小波变换和混沌神经网络的母线负荷预测方法。该方法通过消除坏数据和噪声对负荷混沌特性分析的影响,能有效提高母线负荷预测的精度。首先对历史数据进行改进的小波阈值去噪,然后对其进行混沌特性分析,重构相空间形成训练样本．最后采用改进的混沌学习算法对网络进行训练,通过对某省某地220kV母线负荷算例分析,显示该方法能显著提高母线负荷预测的精度。     

基于分时重构混沌相空间的电力系统负荷短期预测

为了实现高精度的电力系统负荷短期预测,该文对电力系统负荷时间序列数据分时段进行相空间重构,并计算分形维数和提取最大Lyapunov指数,经分析得出了系统负荷分时序列数据的演化具有混沌特征,由此提出了短期电力系统负荷的分时重构混沌相空间预测算法,相比目前通常采用的单一时间序列混沌预测算法,该算法具有相空间嵌入维数少和模型参数配置灵活的特点,通过电力系统负荷短期预测实例验证,结果表明该算法比单一时序混沌预测算法在预测精度上有显著提高。     

基于分时重构混沌相空间的电力系统负荷短期预测

为了实现高精度的电力系统负荷短期预测,该文对电力系统负荷时间序列数据分时段进行相空间重构,并计算分形维数和提取最大Lyapunov指数,经分析得出了系统负荷分时序列数据的演化具有混沌特征,由此提出了短期电力系统负荷的分时重构混沌相空间预测算法,相比目前通常采用的单一时间序列混沌预测算法,该算法具有相空间嵌入维数少和模型参数配置灵活的特点,通过电力系统负荷短期预测实例验证,结果表明该算法比单一时序混沌预测算法在预测精度上有显著提高.     

基于负荷混沌特性和最小二乘支持向量机的短期负荷预测

以负荷时间序列的混沌特性为基础,结合混沌时间序列的相空间重构理论和支持向量机的回归理论建立了一种基于负荷混沌特性和最小二乘支持向量机的短期负荷预测模型。首先将原始负荷数据进行相空间重构,形成相点序列,然后选择与当前相点最邻近的相点作为此负荷预测模型的训练样本,经过训练寻求决策函数后就可以求出包含预测点的相点,最后还原此相点得出预测值。通过与BP神经网络的预测结果进行比较,证明了该模型在短期负荷预测中的有效性。     

基于改进型遗传算法的混沌神经网络在电力负荷预测的应用

通过对陕西省省网历史负荷数据进行混沌特性分析,重构系统相空间,并计算最大Lyapunov指数,指出该时间序列具有混沌特性,从而采用混沌神经网络对该时间序列进行短期负荷预测。神经网络模型采用改进型遗传算法对权值和阈值进行学习和训练,优化神经网络权重,充分发挥遗传算法的全局寻优能力和神经网络的局部搜索性能。然后采用该网络进行预测,预测结果表明:该模型预测算法优于纯BP网络方法的预测结果,较大地提高了预测精度。     

基于混沌理论的短期负荷局域多步预测法

分析了目前对短期负荷时间序列进行预测的加权一阶局域一步预测方法,针对其用于多步预测会产生累计误差并且计算量很大的缺点,提出了将加权一阶局域法多步预测模型用于短期负荷预测。在分析电力系统历史短期负荷时间序列混沌特性的基础上,通过将多步预测模型应用于负荷的预测,验证了该方法相对于一步预测法在计算速度和精度方面都有明显提高。     

基于最大信息挖掘广域学习系统短期电力负荷预测研究

为了进一步挖掘混沌系统的演化信息,提升预测精度,减少训练时间,提出了一种基于最大信息挖掘广域学习系统多核最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine, LS-SVM)短期电力负荷预测算法。为了有效地捕捉电力负荷的非线性信息,引入了一种改进的漏积分器动态储层,不仅可以获取系统当前状态的信息,而且可以学习历史信息,进一步通过非线性随机映射充分挖掘非线性信息。提出了一种多核LS-SVM预测模型,有效综合了各个核函数的优点。通过两个电力负荷预测案例将文中方法与传统的反向传播算法和支持向量机算法进行预测误差对比,预测结果验证了所提出的混沌时间序列预测算法具有较高的预测精度,适用于短期电力负荷预测。     

短期风电功率预测方法

提出了以混沌相空间重构为基础的混沌时间序列预测方法。为提高预测模型的预测精度和泛化能力,利用C-C方法对相空间重构参数的优化进行了综合计算。预测模型采用加权一阶局域法,以某风电场的风电功率数据进行训练和预测。实际算例表明,该综合方法具有很好的预测精度和实用性。     

MPSR-MKSVM电力负荷预测综合优化策略

针对电力负荷在线预测问题,结合多变量相空间重构以及多核函数LS-SVM(Least Squares Support Vector Machine),提出一种基于滑动窗口策略与改进入工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm)的短期电力负荷在线预测综合优化方法.利用多变量相空间重构还原真实...     

基于完整自适应噪声集成经验模态分解的LSTM-Attention网络短期电力负荷预测方法

短期电力负荷预测在电网安全运行和制定合理调度计划方面发挥着重要作用。为了提高电力负荷时间序列预测的准确度,提出了一种由完整自适应噪声集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)和基于注意力机制的长短期记忆神经网络(long short-term memory network based on attention mechanism, LSTM-Attention)相结合的短期电力负荷预测模型。完整自适应噪声集成经验模态分解有效地将负荷时间序列分解成多个层次规律平稳的本征模态分量,并通过神经网络模型预测极大值,结合镜像延拓方法抑制边界效应,提高分解精度,同时基于注意力机制的长短期记忆神经网络自适应地提取电力负荷数据输入特征并分配权重进行预测,最后各预测模态分量叠加重构后获得最终预测结果。通过不同实际电力负荷季节数据分别进行实验,并与其他电力负荷预测模型结果分析进行比较,验证了该预测方法在电力负荷预测精度方面具有更好的性能。     

电网短期负荷预测的混沌方法

通过计算四川全省电网小时负荷时间序列的混沌特征量：饱和关联维数、最大Lyapunov指数和Kolmogorov熵，论证了该小时负荷序列属于混沌时间序列。以负荷相空间重构为前提，分别应用混沌分析法的相似点模型、线性回归模型及Lyapunov指数模型对其短期负荷预测，并对比了三种模型预测的效果，预测结果表明了混沌预测方法的有效性。     

相空间重构和SVR耦合的短期电力负荷预测

电力系统的短期负荷预测精度对智能电网安全运行有着重要影响,其中预测精度和训练步数至关重要,目前当地气象因素逐渐成为负荷预测中的关注点。以某市短期电力负荷为研究对象,建立了考虑日特征相关因素的支持向量回归机短期电力负荷预测模型,随后对某市考虑气象及日期类型的电力负荷做出预测。研究表明:利用考虑实时气象因素的SVR预测模型对短期电力负荷进行预测精度较高;考虑气象及日期类型的预测误差比不考虑气象及日期的预测误差小;嵌入维数和时间延迟对负荷预测模型精度具有重要影响。