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基于相似日和分时段分形插值的短期电力负荷预测 总被引:1,自引:0,他引:1
电力系统日负荷曲线是一类非线性曲线,受天气、突发事件等敏感因素的影响,同一天的不同时刻,其曲线波动情况不相同,仅具有部分自仿射结构或不具有明显的自仿射结构.分形插值方法在解决非线性问题上具有很大的优势.考虑到天气因素对电力负荷的影响,先采用加权的灰色关联度方法选择相似日,从历史数据中找出与预测日具有相似日特征向量的负荷,然后针对电力系统日负荷曲线的特点,对日负荷曲线进行分段,最后采用分时段分形插值的方法对预测日的电力负荷曲线进行拟合.通过与整体分形插值进行对比发现,分时段分形插值方法更加准确有效. 相似文献
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掌握电力负荷特性的变化规律是建立负荷预测模型的关键。分形理论是近年来发展起来的新兴非线性系统理论,把分形理论应用于电力负荷特性的分析研究中,通过对电力系统负荷曲线进行分析,得出电力系统负荷变化具有一定的周期性规律。运用分形理论,分维数表明:相同空间状态下电力系统负荷具有自相似性;相同时间尺度下电力系统负荷具有自相似性,并对电力负荷分形特性的稳定性进行了论证,从而证明了分形理论应用于负荷预测的可行性和合理性,为将分形理论应用于电力系统负荷预测提供了理论依据。 相似文献
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基于雷达坐标及膨胀系数的负荷预测新方法 总被引:1,自引:0,他引:1
以分形理论为依据,在雷达坐标中对电力系统负荷序列的分形维数、膨胀系数等参数进行了计算。雷达坐标的引入使负荷曲线呈现拟椭圆形状,这有利于从整体上把握负荷预测。虽然负荷曲线满足自相似性,但是还存在由随机负荷分量所引起的差别。对此,为了减小其影响,首先进行负荷数据的预处理。然后根据分形维数将负荷曲线分为若干段。同时,为了提高预测精度而引入了膨胀系数。最后利用这些参数对经过平滑处理的负荷曲线进行预测。实际的预测结果表明,此方法为一种有效的电力系统短期负荷预测方法。 相似文献
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基于分形的电力系统负荷预测 总被引:12,自引:0,他引:12
本文提出了一个基于分形的电力系统负荷预测新方法,它根据分形拼贴定理求取一个与负荷历史记录相近的吸引子的迭代函数系统(IFS)以建立预测模型实现对未来电力负荷的预测,实例计算表明,该方法精度高,速度快,不存在收敛问题,且数据收集简便,因此有很好的实用价值。 相似文献
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电力负荷受很多因素的影响,故电力负荷的预测也存在一定的随机性,而分形理论是非线性系统理论中十分活跃的一个分支,其中分形插值是构造分形曲线的方法。本文在分形拼贴原理和分形插值方法的基础上,结合遗传算法对垂直比例因子随机寻优的特点,分别利用确定性迭代算法和随机迭代算法来求取电力负荷预测日的迭代函数吸引子,从而构造两种预测模型,最后通过实例对两种模型下的预测结果进行比较。 相似文献
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分形外推插值算法在电力负荷预测中的应用 总被引:8,自引:0,他引:8
针对传统分形插值难以进行外推的问题,利用分形的自相似性与标度不变性将内区间的分形特性进行延拓,并由此构造了具有外推功能的分形插值算法。该算法利用内区间的迭代函数系和吸引子由特定的初始点出发进行直接搜索,并通过使迭代特定次数后获得的点集与吸引子的均方偏差不断减小的过程来逐步调整初始点的纵坐标值,而均方偏差达到最小化时的纵坐标值即可作为需要外推点的函数值。然后利用电力负荷数据的不同分形特性,将分形外推插值算法应用于电力日负荷、日峰值负荷及年用电量预测中。算例结果表明,分形外推插值算法具有较高的预测精度、较高的计算效率和良好的收敛特性。 相似文献