短期电力负荷预报间隔采样混沌模型

现有研究工作表明电力系统负荷数据具有弱混沌性。在负荷预测混沌建模方法中,Lvapunov指数预报模式具有理论基础强、模型简单、预测精度高等优点,但预测时限受负荷吸引子最大Lyapunov指数限制。针对Lyapunov指数预报模式的不足,提出了k-△t间隔采样混沌模型,首先将原始负荷序列分解为多个不相交的了序列,然后对各个子序列分别建立Lyapunov指数预报模型。改进了求解最大 Lyapunov指数的方法,探讨了原始负荷序列最大可分解子序列数目的确定依据。数值实验结果表明文中提出的模型能有效地提高负荷预测精度、增加预测时限。     

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.     

基于改进型遗传算法的混沌神经网络在电力负荷预测的应用

通过对陕西省省网历史负荷数据进行混沌特性分析,重构系统相空间,并计算最大Lyapunov指数,指出该时间序列具有混沌特性,从而采用混沌神经网络对该时间序列进行短期负荷预测。神经网络模型采用改进型遗传算法对权值和阈值进行学习和训练,优化神经网络权重,充分发挥遗传算法的全局寻优能力和神经网络的局部搜索性能。然后采用该网络进行预测,预测结果表明:该模型预测算法优于纯BP网络方法的预测结果,较大地提高了预测精度。     

电力系统短期负荷预测方法的研究

采用混沌理论进行电力系统短期负荷预测，对利用Lyapunov指数法进行负荷预测作了介绍，包括用混沌理论实现相空间的重构，以及通过计算关联维得到最优嵌入维数的方法、计算Lyapunov指数的方法和利用Lyapunov指数得到预测负荷数值的过程，并给出了算法的简单实现步骤。实例预测结果。证明了算法的有效性。揭示了采用混沌理论进行短期负荷预测的优越性。     

改进的时变非线性负荷预测组合算法

为了提高超短期负荷预测精度,提出了一种改进的基于学习的时变非线性组合预测算法,该算法在基预测器中增加了基于最大Lyapunov指数的混沌时间序列预测模型,其中最大Lyapunov指数为序列特征属性,在进行组合预测时将序列的特征属性和基预测器预测的结果形成元知识,作为元预测器的输入,从而发现并且纠正基预测器的系统偏差.在...     

基于混沌神经网络模型的电力系统混沌预测与控制

由于电力系统的日趋复杂和庞大，电力系统除了因负阻尼引起的低频振荡外，还存在PSS不能消除的混沌振荡的危机。为及早判断和抑制电力系统的混沌振荡，提高电力系统稳定性，根据电力系统的负荷时间序列重构吸引子相空间，计算相空间饱和嵌入维数和最大Lyapunov指数，并以此为指导，建立混沌神经网络预测模型，该模型即便在电力系统负荷含有部分坏数据输入的情况下，仍能对电力系统的混沌特性进行精确地判断和预测。如果判断出系统存在混沌现象，则设计模糊神经网络预测控制器，实现了对电力系统混沌振荡的预测控制。仿真结果表明，该方案对抑制电力系统混沌振荡具有显著效果。     

基于混沌时间序列的大坝变形短期预测

将混沌时间序列预测理论应用到大坝变形预测中,根据非线性大坝变形时间序列,运用相空间重构理论,建立了加权一阶局域法、基于最大Lyapunov指数法大坝预测模型,对混沌的大坝变形数据短期预测模型进行了研究,对比分析了各自的特点,并结合实例完成了对大坝变形的预测。计算分析表明,该模型预测误差较小,与传统的自回归模型预测结果相比,基于混沌时间序列的预测方法在大坝变形的短期预测中具有更高的精度。     

交流电弧炉供电网波动电压超短期混沌预测方法

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。     

接触电阻时间序列的混沌特性识别与预测研究

接触电阻是表征触点接触性能的一个重要指标。对监测得到的接触电阻时间序列进行混沌特性识别与预测。运用Cao氏法确定了接触电阻时间序列的最小嵌入维数,通过绘制其相轨线图和计算最大Lyapunov指数,从定性和定量两个角度分别验证了接触电阻时间序列具有混沌特性。最后基于最大Lyapunov指数方法对接触电阻时间序列部分数据进行了短期预测,并给出了混沌预测的尺度。结果表明,在可预测尺度内,预测效果较好且比较稳定,超出可预测尺度范围后,预测误差变大且不稳定。     

最大Lyapunov指数法在电力系统短期负荷预测中的应用

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。     

最大Lyapunov指数法在电力系统短期负荷预测中的应用

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。     

电力系统短期负荷预测的非线性混沌改进模型

改进了文「１」中负荷数据序列的Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数计算方法,提高了Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数的计算精度并增强了可靠性,这种建立在非线性混沌改进模型基础上的预测方法不仅对小数据组可靠,而且计算量小,相对容易操作,通过对华东某电网实际负荷数据进行的预测,精度明显优于文「１」中的方法,且具有较强的自适应能力和通用性。     

电力短期负荷时间序列混沌特性分析的技术改进

电力短期负荷具有混沌特性。通过深入研究其混沌吸引子的形状、关联维数及最大Lyapunov指数,发现这些混沌特征数对电力短期负荷预测具有重要意义。在相空间重构的基础上,经研究发现电力短期负荷二维相图两坐标间延迟时间为8时,其混沌吸引子能得到最好的再现;对计算关联维数的G-P算法中关键参数的选取提出了简单易行的方法,使该算法更易于操作;对计算最大Lyapunov指数的小数据量方法做进一步改进,提出了一套固定参数,并用Henon系统数据验证了该方法的有效性。用上述改进方法进一步分析了电力短期负荷的混沌特性。     

短期负荷预测最大Lyapunov指数预报模式预测值的判定

首先分析了相空间中混沌吸引子邻近轨道间的平行、交叉、折叠3种拓扑关系,根据负荷吸引子的特点提出了负荷时序最大Lyapunov指数预报模式预测值的判定依据,并探讨了相空间中临近点(轨道)的选择方法。仿真试验表明改进的负荷预测建模策略避免了原有Lyapunov指数预报模式预测值选择的盲目性,吸引子临近点的选择符合电力负荷数据的特点,所建立的短期负荷预测模型提高了预测精度并达到了预期效果。     

短期负荷可预报天数的初步研究

只依据历史数据的短期负荷预报，预报准确率会随预报时间的增大而明显降低。这种现象来源于负荷记录的混沌特性。通过傅里叶级数展开，以及吸引子的相关维数、最大李雅普诺夫指数等分析，发现某地的负荷是双周期行为和混沌行为的合成。双周期成分是可以精确预报的，负荷预报的误差主要来自混沌成分。混沌成分的可预报天数约为15 d。按混沌成分占负荷的比重折算后，得到的负荷可预报天数约为3 d。     

湖南风电功率时间序列特性分析

对湖南风电的混沌特性进行分析,采用自相关函数法和Cao方法求取风电功率时间序列的延迟时间和嵌入维数,并重构序列相空间,通过计算饱和关联维数和最大Lyapunov指数进行验证。结果表明,风电功率时间序列具备混沌特性,为基于混沌时间序列的风电功率预测奠定基础。