基于分形理论的电力系统负荷特性研究

电力系统负荷预测是电力系统发电计划的重要组成部分，也是电力系统经济运行的基础。在当前电力发展迅速和供应紧张的情况下，合理地进行负荷预测对于电力系统规划和运行极其重要。通过分析电力系统负荷曲线，得出电力系统负荷具有统计的自相似性，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。     

基于分形理论的昆明电网电力负荷预测

本文讨论了非线性电力负荷的自相似性问题,并根据负荷的该特性利用分形理论的拼贴定理与分形插值算法求取与负荷历史记录相近吸引子的迭代函数系统(IFS),为负荷预测研究开辟了新途径.对昆明电网2009年5月13日的负荷预测值与实际负荷点基本吻合.预测精度高.     

基于相似日和分时段分形插值的短期电力负荷预测

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.     

电力负荷非线性预测方法与研究方向探讨

进行精确的负荷预测是电力系统规划、计划、用电、调度等部门的基础工作。传统的预测方法主要是运用经典的确定性理论,而电力需求受众多因素影响,具有复杂的非线性特征．运用经典的预测方法可能会抹杀负荷变化复杂性本质。为此,通过对影响电力负荷变化因素及电力市场非线性特征的分析．介绍了几种非线性预测方法的构成原理与特点,包括基于人工神经网络（ANN）、小波分析、模糊理论、灰色理论、分形理论和支持向量机的负荷预测,并对近年来各非线性预测方法及其组合预测的主要研究成果进行了总结与评述。同时根据国内外电力系统负荷预测的现状与经验。对未来的主要研究方向作了一些有益的探讨。     

基于弹性系数的电力系统短期负荷预测方法

针对电力系统负荷变化具有明显的分形自相似性的特点，提出了一种新的基于弹性系数的短期负荷预测方法。运用此方法对实际负荷进行预测，通过对预测结果的各种性能指标的分析，表明此方法具有较高的预测精度，尤其是提高了双休日的预测精度，从而为特殊假日的负荷预测提供了新思路。     

用小波和分形理论处理短期负荷预测数据

针对电力系统负荷具有明显的分形自相似性特点,提出一种处理历史负荷中异常数据,并补充新数据的方法:采用小波理论分解信号,剔除异常数据;采用负荷之间的相似尺度的指标——分形维数来评估补充数据,得到适合该地区使用的选取阈值方法。实例表明,该方法对异常数据的处理及负荷数据的重构均有效,且具有一定可行性。     

基于雷达坐标及膨胀系数的负荷预测新方法

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。     

改进遗传算法优选分形插值参数的短期负荷预测

分形插值方法的参数对插值的结果影响很大.在基于分形的电力系统负荷预测中,如果得不到合适的分形插值参数,将会影响到预测的精度.针对传统的分形插值方法很难确定分形参数,文章对基本的遗传算法进行了改进,并将其应用于分形插值的垂直尺度因子的寻优中,实现预测日负荷曲线的最佳拟合.算例结果表明,利用改进的遗传算法进行分形插值参数寻优的方法提高了负荷预测的精度.     

基于物元理论的中长期电力负荷预测综合模型研究

介绍了将物元分析理论应用于电力系统中长期负荷预测,在对物元关联函数进行了改进的基础上,构建了中长期电力负荷的物元综合预测模型。该模型应用于我国某实际系统,算例分析表明,应用物元模型能对电力系统中长期负荷进行较为精确的预测,物元分析理论在负荷预测领域具有广阔的应用前景。     

基于分形的电力系统负荷预测

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。     

基于分形理论的电力负荷持久性分析及预测

讨论了非线性电力负荷持久性问题,并在持久性区间利用分形插值算法进行了短期负荷预测。运用分形理论中的重标极差分析方法构造了电力负荷分析模型,揭示了负荷波动变化的持久性,表现出了隐藏于随机性之后的有序性,说明负荷特性是可以延伸的。由于在持久性区间内负荷之间是紧密联系的,因此可利用分形拼贴定理与分形插值算法求取与负荷历史记录相近吸引子的迭代函数系统,进而实现高精度的日电力负荷预测。     

负荷求导法在超短期负荷预测中的应用

负荷求导法是超短期电力负荷预测的一种新方法。以负荷求导法为基础,对其中的不足进行了改进,并根据分形理论和相似日理论提出了一种历史数据处理的新方法:对历史负荷分类取样同时进行伪数据辨识处理,以提高预测精度。算法具有实现简单、运算迅速、精度高等特点。仿真表明了改进模型的有效性和算法的可行性,对于超短期负荷预测这类需要反应迅速的问题,采用本文提供的方法进行预测是可靠且非常有效的。     

应用分形两种迭代算法作短期负荷预测

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。     

调峰电价与可中断负荷联动机制研究

在分析传统调峰方式基础上,提出一种调峰交易模式,即调度机构将所有参与调峰的负荷停止用电或减少用电的容量当作一种“电力资源”买入,参与调峰的负荷具有可中断负荷的特性。因此明确提出参与调峰的负荷被认为是可中断负荷,把可中断负荷补偿费视为该“电源”的购电成本。引入一个可中断负荷补偿机制,实现了“电源”买入。在该模式下,应用微观经济学理论,重点提出了分区调峰电价和统一调峰电价2种调峰定价方法,抓住调峰定价的实质,实现了调峰电价调节供需关系,使市场有限资源优化再分配,实现社会效益最大化。该算法适用于我国电力市场改革初期,利用调峰电价调节供需关系,缓解缺电矛盾。     

基于快速动态时间弯曲和最小覆盖球的多日负荷曲线聚类方法

现有负荷曲线聚类的研究主要基于单日负荷曲线或多日同时刻的负荷分布开展,忽略了负荷在多日间的波动特性和负荷曲线的时间滞后特性,导致聚类结果的准确度和鲁棒性不足。综合考虑负荷的波动特性和时间滞后特性,提出一种快速动态时间弯曲和最小覆盖球相结合的多日负荷曲线聚类方法。在考虑负荷时间滞后特性的基础上,利用快速动态时间弯曲和多维尺度缩放对负荷曲线进行降维;为每个降维负荷迭代寻找最小覆盖球,并计算不同覆盖球的球间相似度;利用谱聚类算法得到相似度矩阵。算例结果表明,所提方法在准确度和鲁棒性上较传统方法有一定优势。     

基于混沌分形理论的故障电弧诊断方法研究

引入混沌分形理论,从混沌空间域角度分析故障电弧的内在演化规律和电弧特性,提出一种基于混沌分形理论的故障电弧诊断方法。通过重构相空间和盒维数、关联维数、最大Lyapunov指数等对电弧电流的混沌分形特性进行定性、定量分析,形成电弧的空间域特征向量,构建故障电弧诊断模型。针对低压用电系统中空气压缩机、开关电源等负载线路,对故障电弧发生前后线路电流的混沌分形特性进行分析,验证方法的有效性。实验结果可见,线路电流的分形结构和混沌分形特征参数随着电气线路运行状态的变化而有所差异,且与线路负载性质有关。基于此特征建立的电弧诊断模型电弧检测的准确率超过90%,同时当线路正常运行时,诊断模型能够实现负载辨识,辨识率可达到90%。