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径流混沌时间序列局域多步预测模型及其在黄河上游的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
近10多年来,许多学者相继开展了应用混沌理论对径流时间序列的预测研究,以Takens嵌入定理为理论基础的混沌局域法是一种简单、有效的预测方法。但是常用的零阶局域法、一阶局域法、加权零阶局域法和加权一阶局域法都是一种单步预测模型,进行多步预测时计算量大且存在误差累积效应。基于相空间重构技术的加权一阶局域法多步预测模型可以克服上述不足。因此,本文首先利用虚假邻域法选取相空间重构的参数时间延迟和嵌入维数,而后依据小数据量法计算最大Lyapnuov指数进行径流时间序列混沌特性的定量识别,最后建立了径流混沌时间序列加权一阶局域法多步预测模型,并将该模型应用于黄河上游贵德站1954年1月-2003年12月的实测径流时间序列预测。结果表明,该模型用于径流时间序列的短期预测是可行和有效的。 相似文献
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电力短期负荷的多变量时间序列线性回归预测方法研究 总被引:19,自引:3,他引:19
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。 相似文献
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对交流电弧炉供电网电压时间序列进行特性分析并进行预测是解决电弧炉引起闪变问题的前提。重构电压有效值时间序列相空间,采用互信息法和Cao氏法确定最佳延迟时间和嵌入维数,计算最大Lyapunov指数,证明了供电网波动电压具有混沌特性。运用最大Lyapunov指数法和加权一阶局域预测法对电压时间序列进行超短期预测,结果表明,混沌预测能够较好地反映交流电弧炉供电网电压有效值时间序列的变化趋势,超短期预测精度高,且加权一阶局域预测法比最大Lyapunov指数法的预测精度更高,适合作为电压有效值时间序列的预测方法。 相似文献
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基于关联度的混沌序列局域加权线性回归预测法 总被引:11,自引:3,他引:11
分析了基于欧氏距离局域预测法存在的缺点,在此基础上提出了一种基于关联度的局域加权线性回归预测法。该方法以关联度代替欧氏距离作为判别不同相点间相关性的准则,并将相点间的相关性大小通过“加权”的方式作用于混沌序列预测模型,从而克服了局域线性回归预测法的缺点。首先对新方法的原理及其合理性进行了系统阐述;然后推导了其算法过程;最后将该方法应用于电力系统短期负荷的预测中,得到了理想的预测结果。通过分析和比较,验证了所提方法的有效性。 相似文献
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提出了一种短期负荷多步预测的修正方法。首先采用BP神经网络法建立短期负荷的分时多步预测模型,对于每一个初始预测值,采用卡尔曼滤波模型进行修正,以减少模型的累积误差,提高多步预测的效果。算例结果证明了所提方法不仅能够提高单步预测的预测效果,而且能够有效降低多步预测的误差,对于实现连续日短期负荷预测具有现实意义。 相似文献
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研究最大Lyapunov指数的预测方法在电力系统短期负荷预测中的应用。针对最大Lyapunov指数的单步预报模式进行多步预测时存在严重的误差累积效应的缺点,文章提出了最大Lyapunov指数的多步预报模式。通过对山西省电网的实际负荷数据进行预测,结果表明多步预测时,基于最大Lyapunov指数的多步预报模式有更高的精度。 相似文献
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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。 相似文献
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适用于小样本的神经网络光伏预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于神经网络的短期光伏预测方法通常需要大量训练样本,对于新投运的光伏电站,历史运行数据的不足使得常规短期光伏预测方法难以应用。针对该问题,提出一种适用于小样本的双层神经网络单步光伏预测方法。根据光伏发电各环节影响因素的解耦特性,将常规单层神经网络拆分为双层网络,使每层网络具有简化的结构;用单步预测代替多步预测,降低神经网络的输入输出维数;基于统计分析,将天气影响因素有效整合到预测模型中,简化输入输出之间的映射关系。使用实际数据对所提光伏预测模型进行训练和验证,结果表明,所提方法可有效减少对训练样本数量的需求,同时保证预测的准确度。 相似文献
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基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 总被引:5,自引:0,他引:5
为了更好地挖掘海量数据中蕴含的有效信息,提高短期负荷预测精度,针对负荷数据时序性和非线性的特点,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的混合模型短期负荷预测方法,将海量的历史负荷数据、气象数据、日期信息以及峰谷电价数据按时间滑动窗口构造连续特征图作为输入,先采用CNN提取特征向量,将特征向量以时序序列方式构造并作为LSTM网络输入数据,再采用LSTM网络进行短期负荷预测。使用所提方法对江苏省某地区电力负荷数据进行预测实验,实验结果表明,文中所提出的预测方法比传统负荷预测方法、随机森林模型负荷预测模型方法和标准LSTM网络负荷预测方法具有更高的预测精度。 相似文献
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针对最小二乘支持向量机(LSSVM)中参数选取对电力负荷预测精度有着较大的影响,建立了一种基于人工免疫算法优化最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测模型,该模型以历史负荷数据作为输入向量,选用高斯径向基函数作为核函数,利用人工免疫算法对LSSVM中的惩罚因子和核参数进行优化选取,极大地提高了LSSVM的训练速度和预测精度。仿真结果表明,该方法在短期电力负荷预测中具有较高的预测精度,证实了该方法的有效性和可行性。 相似文献
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夏季负荷受温度等气象因素影响大,表现出随机性强、波动性大的特点。针对现有短期负荷预测模型在夏季预测精度不高的问题,提出在负荷成分分解的同时,将温度分解为日周期分量和波动分量,以此准确把握短时气象波动对夏季短期负荷预测的影响。在充分分析负荷各分量变化趋势及对整体负荷预测精度影响的基础上,针对各个负荷分量特征分别选择预测方法。在预测气象敏感负荷分量时引入温度波动分量,基于XGBoost智能算法构建预测模型。选用我国中部某市夏季历史负荷建立训练样本,对2017年8月份日96点负荷进行预测,预测结果验证了所提模型和算法的有效性。 相似文献