混沌理论在电力系统负荷预测中应用综述

电力系统负荷的准确预测,对电力系统安全、高效运行有重要作用。负荷存在混沌特性,而基于混沌理论的预测较好地刻画了负荷物理属性,预测精度高。并主要介绍了混沌理论在负荷预测中的应用。首先,概述了基于混沌理论预测的机理,介绍了几种混沌特性判别的方法。然后,介绍了几种预测模型。最后,对现有预测模型总结和展望。     

聚乙烯市场分析及预测

0前言聚乙烯（PE）的发现及工业化的年代较晚。1933年英国卜内门化工有限公司才首先发现高压聚乙烯，1945年实现1500t/a中间试验，1951年实现万吨级工业规模生产。由于区树脂各项优良的特性及低廉的价格，使它在合成树脂中所占的比例最大洞前占合成树脂总产量的1／5），应用最广，与人类生活的关系最为密切。PE发展至今有低密度聚乙烯（LDPE），线性低密度聚乙烯（LLDPE，中密度聚乙烯（MDPE），高密度聚乙烯（HDPE），其中后三项统称为全密度聚乙烯，近年来还有报道开发成超低密度聚乙烯（VLDE）。王国外PE市场分析及展望1．1技…     

基于风电功率周期特性的组合预测研究

依据风电功率存在周期性分量,提出实时提取周期分量的风电功率组合预测模型,该预测模型将周期分量的单步周期预测值和剩余分量的单步混沌预测值合成为风电功率时间序列的单步预测值,将合成的预测值作为真实值加入到原序列中,构成新的时间序列,再次提取周期分量,进行下一次预测。以东北某风电场的实测有功数据为例,对风电功率进行实时预测,预测结果验证了模型的有效性。     

风电功率混沌特性的时空分布研究

为客观认识风电功率波动特性,研究风电功率混沌特性的时空分布特征,该文提出衡量风电功率混沌特性的量化指标——滚动最大Lyapunov指数。滚动最大Lyapunov指数是由一系列子序列的最大Lyapunov指数构成,可表征在固定建模域跨度情况下风电功率混沌特性的变化。以中国东北某风电场的实测的风电功率数据为例,对混沌特性的时间和空间特征进行分析,验证上述指标的有效性。     

基于混沌理论的风电功率超短期多步预测的误差分析

风电功率对电力系统的安全运行、合理调度等方面有不可忽视的影响。掌握风电功率预测误差的分布特性,对风资源的大规模开发利用具有重要意义。利用两种混沌预测方法进行风电功率超短期的预测。并且以东北某风电场的实测风电功率数据为例,分析了超短期风电功率预测误差的概率分布、预测误差与超前预测步数之间的关系、预测误差与风电场出力情况之间的关系以及预测误差与装机容量之间的关系。该研究为揭示风电功率超短期多步预测的误差构成及修正奠定了理论基础。     

基于最大Lyapunov指数-校正的风电功率实时预测研究

依据混沌相空间重构理论,提出基于最大Lyapunov指数-校正的风电功率实时预测模型,该预测模型将Lyapunov指数预测模型的一步预测值作为真实值加入到原序列中,对新构成的时间序列进行相空间重构和预测,从而实现了多步预测,并依据风电功率的物理实际约束对Lyapunov指数的预测值进行校正。以东北某风电场的实测数据为例,对风电功率进行实时预测,预测结果验证了模型的有效性。