电力短期负荷时间序列混沌相空间重构参数优选法

采用混沌相空间重构方法进行电力短期负荷预测时,负荷时间序列的延迟时间τ、嵌入维数m以及预测参考点的选取对预测效果有很大的影响。该文通过电力短期负荷重构吸引子的形状和自相关函数确定电力短期负荷时间序列的最佳嵌入时间窗Γ;根据电力短期负荷的m、τ与Γ的函数关系确定m、τ的多组最佳匹配,证明了m、τ的最佳匹配对于负荷伸缩和平移的不变性;提出了选择预测参考点的适用而有效的方法,该方法分为粗搜索和细搜索2个过程,粗搜索主要根据距离选出一定数量的邻近点,细搜索主要根据相点演化的相关性排除“伪邻近点”。实际电网负荷预测的仿真结果验证了提出的电力短期负荷时间序列相空间重构参数优选法的正确性与有效性。     

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。     

混沌理论和支持向量机结合的负荷预测模型

根据电力负荷序列的混沌特性,提出混沌理论和蚁群优化支持向量机结合的电力系统短期负荷预测新方法,以相空间重构理论确定支持向量机的输入量个数;iJII练样本集由对应预测相点的最近邻相点集构成,且是按预测相点步进动态相轨迹生成;采用蚁群优化算法对支持向量机敏感参数进行优化,从而可增强预测模型对混沌动力学的联想和泛化推理能力,提高负荷预测的精度和提高预测稳定性.对某地区负荷系统日、周预测仿真测试,证明其可获得稳定的较高预测精度.     

基于相空间重构理论和优化递归神经网络结合的短期负荷预测方法

根据电力负荷序列的混沌特性,提出以相空间重构理论和优化递归神经网络结合的电力系统短期负荷预测方法,以相空间重构理论确定递归神经网络输入维数;训练样本集由对应预测相点的最近邻相点集构成,并按预测相点步进动态相轨迹生成;优化递归神经网络是以双重遗传算法来确定递归神经网络的隐层结构和权值,总体寻优性可抑制伪近邻点的影响,保证提高预测精度及其稳定性。对两类不同负荷系统日、周预测仿真测试,证实其比传统神经网络预测模型能有效地提高预测精度0.8%。因此,所研究的预测模型和方法在实际预测领域有较高的实用价值。     

基于RBFNN的短期电力负荷混沌局域预测法

短期负荷序列数据表现出混沌特性,可以使用混沌时序局域方法进行预测.在混沌时序重构相空间中预则中心相点和趋势相点之间的映射关系不是单纯的线性关系,而常用的线性回归预测模型只能逼近线性映射.提出利用径向基函数神经网络(RBFNN)来建立预测模型,可以更加精确逼近预则中心相点和预测相点之间的映射关系,并用欧氏距离和关联系数联合方法选取近邻相点,选取的近邻相点与预测中心相点的关联性更好.利用西北电网的负荷数据所做的实验证明,本文提出的基于RBFNN的局域预测法比线性局域预测法获得了更为满意的预测精度.     

电力短期负荷的多变量时间序列线性回归预测方法研究

根据单变量时间序列的相空间重构思想，提出了一种电力短期负荷的多变量时间序列相空间重构方案，同时针对每一分量时间序列采用互信息法进行最佳延迟时间的选择，最优嵌入维数则采用最小预测误差法进行确定。根据相点间的欧氏距离和关联度，提出了最近邻域点的优化选择方法，建立了多变量时间序列的一阶局域线性预测模型。通过重庆某地区电力系统短期负荷预测的计算实例表明，基于多变量时间序列的负荷预测方法与单变量负荷预测方法相比，具有较强的自适应能力和较好的预测效果。     

高嵌入维混沌负荷序列预测方法研究

现有的采用欧氏距离确定相空间最邻近点的混沌预测方法对高维混沌时间序列预测的效果不太理想,因而提出以关联度代替欧氏距离来确定相空间最邻近点的思想,同时发展了一种改善高嵌入维重构空间全局Lyapunov指数谱性状的方法.通过对短期电力负荷序列的预测,验证了当嵌入维数逐渐增大时,所提方法比现有的方法在预测精度方面有明显的提高.     

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.     

基于混沌相空间重构理论的风电场短期风速预测

风力发电具有波动性、间歇性和随机性的特点,大容量的风力发电接入,会对电力系统的安全、稳定运行带来严峻挑战,进行短期风速预测对并网风力发电系统的运行具有重要意义.根据风速具有混沌特性,采用相空间重构理论对短期风速进行预测.由嵌入时间窗和、的关系,确定了和的多组可行匹配,并找出一个最佳匹配进行相空间重构.在选取参考点时既考虑相点欧式距离又考虑其空间及时间上的相关性,有效克服"伪邻近点"的影响,提高了预测精度.预测模型采用了一阶局域预测模型和BP神经网络两种模型.算例分析结果验证了所提出方法的可行性和有效性.     

基于RBFNN的短期电力负荷混沌局域预测法

短期负荷序列数据表现出混沌特性,可以使用混沌时序局域方法进行预测。在混沌时序重构相空间中预则中心相点和趋势相点之间的映射关系不是单纯的线性关系,而常用的线性回归预测模型只能逼近线性映射。提出利用径向基函数神经网络(RBFNN)来建立预测模型,可以更加精确逼近预则中心相点和预测相点之间的映射关系,并用欧氏距离和关联系数联合方法选取近邻相点,选取的近邻相点与预测中心相点的关联性更好。利用西北电网的负荷数据所做的实验证明,本文提出的基于RBFNN的局域预测法比线性局域预测法获得了更为满意的预测精度。     

电力负荷混沌动力特性及其短期预测

根据非线性动力系统理论进行负荷建模和预测,并将预测精度作为一种辨识工具,用于分析电力负荷变化的动力特性。分析结果表明,可将负荷的变化特性描述为低维混沌系统。根据负荷的混沌特性及一步向前预测的精度提出一种优选重构参数的方法,并采用基于相空间重构的加权一阶局域法多步预测模型进行了负荷预测。相空间模型能识别负荷序列的内部特性并进行预测,因此是分析和预测负荷的有效工具。     

应用相空间重构理论分析电力负荷时间序列

电力系统负荷的复杂性及非线性相应地增加了对其预测的难度。电力负荷的混沌预测是建立在重构电力负荷序列的相空间基础之上的。重构合适的相空间,使空间轨道充分展开是进一步混沌序列预测的前提。本文结合混沌理论的思想,重点阐述了电力负荷时间序列的相空间重构的思想和算法,并以实际电力负荷数据加以验证,得出了电力负荷的时间序列是一种周期性和混沌性共存的时间训练序列。确定了时间序列后,以重庆江北区负荷为例进行短期预测,取得了良好的预测效果。     

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。     

短期负荷预测相空间重构法参数优选的数值测试与分析

采用混沌方法中相空间重构法的局部线性法进行短期负荷预测时,需要优选3个参数,即负荷记录序列的延时时间、嵌入相空间的维数以及选择邻近点时使用的距离。数值测试表明,按混沌理论优选的延时时间和嵌入相空间的维数一般不是负荷预测的最适合参数。这2个参数的取值和搭配对预测误差的影响最大,其次才是选择邻近点时使用的距离。这是由于负荷记录不是严格混沌的,而是以双周期为主。对测试结果的分析表明,优选的延时时间,在离线预测时可以选择使负荷记录中的双周期成分延时相轨迹出现最小重叠的延时时间;在线预测时是使负荷取样序列具有最小方差。此外,还确认采用负荷记录的“平衡点 混沌”拆分通常可以降低预测误差。     

基于相空间重构和随机配置网络的电力负荷短期预测

针对配电网负荷随时间空间变化的非线性特征导致短期负荷预测精度低和模型训练时间成本高的问题,设计了一种基于相空间重构(phase space reconstruction, PSR)和随机配置网络(stochastic configuration networks, SCN)的电力负荷短期预测模型。首先将配电网数据中与负荷相关的气象数据通过主元分析法(principal component analysis, PCA)进行数据降维,并与负荷序列组合成多变量的时间序列,运用混沌时间序列理论,通过互信息法和虚假近邻法求取参数并重构相空间,最后使用随机配置网络预测电力负荷。采用欧洲电网公开数据集的历史负荷和气象数据验证所提方法,结果表明,与网格搜索法优化的支持向量机(support vector machines, SVM)、反向传播神经网络(back propagation neural networks, BP)、长短期记忆网络(long short-term memory network, LSTM)和整合移动平均自回归(autoregressive integrated moving average, ARIMA)相比,所设计方法具有智能化水平高、运算高效的特点,有一定的实用价值。     

电力短期负荷的多变量混沌预测方法

为提高电力短期负荷预测精度和充分利用混沌短期预测优势,拓展单变量时间序列相空间重构到多变量时间序列中,相空间重构了由历史负荷及其相关因素序列所构成的多变量时间序列,计算了多变量时间序列的嵌入维数和延迟时间并用RBF神经网络预测负荷。研究表明多变量重构相空间技术的预测效果优于单变量重构。     

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。