混沌理论在电力系统负荷预测中的应用

混沌理论适合描述确定性非线性系统的内在随机性,具有对初始条件敏感,遍历性、规律性等特点,作为确定论和概率论的桥梁,其特性符合电力系统负荷预测的内在要求.因此,近年来,混沌理论在电力系统负荷预测中得到了越来越广泛的应用.在总结和归纳传统预测方法的基础上,对混沌理论应用于电力系统负荷预测中的研究现状进行了综述,其中包括混沌时间序列的主要思想、混沌时间序列分别与传统预测技术、神经网络以及模糊理论相结合在负荷预测中的应用,并指出了这一技术的研究动向及应用前景.     

混沌理论在年电力负荷预测中的应用

电力负荷预报是电力系统的重要工作之一。电力系统年负荷为非线性时间序列,针对电力系统负荷的复杂性及非线性,提出了结合混沌理论的思想,充分利用数据信息,在重构电力负荷相空间的基础上对负荷进行预测。通过对年电力负荷时间序列混沌理论的分析,进一步表明了电力负荷预报值的合理性,也预示了今后20—30年内电力负荷的持续稳定增长。     

混沌时间序列预测在短期电力负荷预测中的应用

混沌吸引子具有空间的遍历性、总体的稳定性、吸引性和内部分形性，使得混沌预测成为可能。采用非线性系统理论对电力系统的历史数据进行分析，并基于改进的混沌吸引子模型对山西电网实际负荷数据进行短期预测，预测结果相对误差小、精度高，为电力系统短期负荷预测提供了一种新的预测方法。     

混沌时间序列预测在短期电力负荷预测中的应用

混沌吸引子具有空间的遍历性、总体的稳定性、吸引性和内部分形性,使得混沌预测成为可能。采用非线性系统理论对电力系统的历史数据进行分析,并基于改进的混沌吸引子模型对山西电网实际负荷数据进行短期预测,预测结果相对误差小、精度高,为电力系统短期负荷预测提供了一种新的预测方法。     

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。     

电力系统负荷的混沌特性及预测

利用混沌理论对电力系统负荷数据进行了相空间重构,绘出了其二维相空间相图,同时对负荷的相关维数Ｄ２及负荷时间序称的最大Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数（λ１）进行了计算。由计算结果发现电力系统负荷具有混沌特性,其外在表现为貌似随机的无规则特性,且内部系统的时间序列具有分数维Ｄ２及最大（λ１）大于零。最后运用嵌入相空间的局域线性法对某地区电网的有功负荷作了预测,此方法是一种新的电力系统负荷预测方法,为以后的研究人     

混沌理论在中长期电力负荷预测中的应用

本文针对传统的非线性回归模型很难求出精确解并且趋势外推发散快、误差大的缺点,提出了一种将非线性回归和混沌预测相结合的中长期负荷预测方法,混沌理论适合描述确定性非线性系统的内在随机性,具有对初始条件敏感、遍历性、规律性等特点,作为确定论和概率论的桥梁,其特性符合电力系统负荷预测的内在要求,并通过与灰色预测方法的比较和详细的算例分析,说明了该方法的有效性。     

模糊集理论在电力系统短期负荷预测中的应用

由于模糊系统能够在任意精度上一致逼近任何定义在致密集上的非线性函数,具有从大量数据中提取相似性的强大能力,且能同时利用数据信息和语言信息,因此模糊集理论在电力系统短期负荷预测中得到了越来越广泛的应用。文中对模糊集理论应用于电力系统短期负荷预测中的研究现状进行了综述,包括模糊集理论分别与专家系统、传统的预测技术、人工神经网络相结合在短期负荷预测中的应用,以及模糊逻辑系统在短期负荷预测中的应用,并指出     

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。     

混沌神经网络理论在负荷建模中的应用

针对现代电力系统条件下系统稳定性对负荷建模的新要求,分析了电力系统中的混沌现象和传统建模方法的不足,将混沌神经网络理论引入到负荷建模的研究中,提出了利用混沌神经网络理论进行负荷模型参数辨识的数学模型和算法。     

Development of peak load forecasting system using neural networks and fuzzy theory

This paper presents a peak load forecasting system using multilayer neural networks and fuzzy theory. Electric load forecasting in power systems is a very important task from the perspective of reliability and economic operation. Daily peak load forecasting is one of the basic operations of generation scheduling for the following day. Therefore, many statistical methods have been developed and used for such forecasting even though it has been difficult to construct a proper functional model. The developed system is applied by neural network and fuzzy theory to forecast for daily, weekly and monthly peak load. The system consists of an engineering workstation (EWS) and a personal computer (PC). The EWS is for learning and data-bases, and the PC is for man-machine interface such as forecasting operation. The system has been used since June 1993. The result evaluated with an absolute mean error is 1.63 percent for 10 months. From the results shown here, the system applied by neural network and fuzzy theory has high validity.     

基于模糊小波网络的电力系统短期负荷预测方法

提出一种基于模糊小波网络的短期负荷预测模型。模糊小波网络结合了小波变换良好的时频局域化性质、模糊推理和神经网络的学习能力,因此函数逼近能力大大提高。模糊小波网络由一组模糊推理规则和若干小波子网络组成,其中模糊规则的结论部分与某一特定尺度的小波子网络相对应。在学习过程中通过同时调整小波基函数的平移因子和隶属度函数的形状,使得模糊小波网络的精度和泛化能力大大提高。实例计算表明,这种模型是切实可行的。     

基于混沌理论的电力短期负荷预测

采用基于混沌算法的自适应预测模型进行电力系统短期负荷预测,通过进化算法建立一种自适应机制,使得网络能够根据学习和训练的结果优化非线性反馈项.算例表明,该算法具有很强的自适应能力和鲁棒性,预测精度高.     

一种改进的电力系统短期负荷预测方法

为提高电力系统短期负荷预测精度,综合模糊逻辑和神经网络的长处构建了基于自适应模糊神经网络的短期负荷预测模型.将该模型和算法应用于地区电网的短期负荷预测,预测效果良好.     

遗传模糊算法在短期负荷预测中的应用

提出了一种基于模糊逻辑原理的负荷预测方法,使用遗传算法对系统参数进行训练。在以往的模糊逻辑系统建立过程中,其主要参数(如模糊推理规则和隶属函数等)需要依靠运行人员经验或专家知识来确定,而本文利用遗传算法,通过对样本数据的自学习过程来获取系统参数。在遗传算法中,将推理规则与隶属函数参数的确定结合在一起,从而确定系统参数的最优组合,由此建立起一个较合理的模糊负荷预测系统。仿真实验结果表明,该方法能够达到满意的预测精度,具有良好的实用前景。     

短期负荷预测方法在浙江省电力市场的应用

用已知的电力系统的历史数据、自然因素和系统的运行特性介绍了电力系统短期负荷预测的神经网络、时间序列和小波时间序列结合的方法 ,并利用浙江省电力市场的数据对 3种模型进行了实验和效果评估。     

基于近似熵的电力系统负荷预测误差分析

为深入探究负荷时间序列预测误差的影响因素,提高负荷预测精度,提出近似熵算法,用于定量刻画负荷时间序列的规律性,全面认识负荷预测误差的成因。采用近似熵算法对负荷时间序列进行分析,确定其规律性的强弱。在此基础上,针对负荷时间序列的规律性与预测误差之间的关系进行研究。算例分析结果表明,近似熵算法可以有效刻画负荷时间序列的规律性,且负荷时间序列的规律性与其预测误差之间有着较强的相关性,证明了方法的正确性和有效性。     

人工神经网络在电力系统负荷预测中的应用

论述了人工神经网络预测电力系统负荷的方法和步骤,并以BP神经网络在石嘴山地区短期负荷预测中的应用为例,探讨负荷预测的重要性。