电力系统短期负荷的混沌时间序列预测

电力系统短期负荷预测在电力系统的调度和管理中起着重要的作用,已有研究证明了电力短期负荷是一非线性动力系统,负荷时间序列是混沌时间序列.文章讨论混沌时间序列的相空间重构技术,并以实际电网为例重构了该电力系统的相空间,最后采用Elman递归神经网络对负荷时间序列进行仿真预测,预测结果表明采用该方法能取得较好的预测效果.     

电力负荷的混沌预测方法

借助混沌分析理论介绍了电力负荷时间序列的混沌性识别技术,给出了一种基于混沌负荷序列的预测方法--基于相空间轨迹演化模式的预报模型,该方法具有预测精度高、计算速度快的优点,在短期负荷预测中可获得相当满意的结果.     

电力负荷的混沌预测方法

借助混沌分析理论介绍了电力负荷时间序列的混沌性识别技术,给出了一种基于混沌负荷序列的预测方法－基于相空间轨迹演化模式的预报模型。该方法具有预测精度高、计算速度快的优点,在短期负荷预测中可获得相当满意的结果。     

混沌时间序列的预测及其在电力系统短期负荷预测中的应用

在局域预测法的基础上重点分析了一种基于Lyapunov指数的混沌时间序列预测方法,并将这种方法应用于解决电力系统短期负荷分配问题,得到了较好的仿真预测结果.     

城市燃气负荷的混沌特性与预测

采用混沌理论分析方法,对燃气负荷时间序列进行了相空间重构,通过计算关联维数和最大李亚普诺夫指数判定燃气负荷具有混沌的性质.在此基础上,分别采用基于混沌理论的加权一阶局域法、最大李亚普诺夫指数法和贝叶斯正则化神经网络模型对城市燃气日负荷进行了预测.实例预测结果表明,混沌时间序列分析方法可应用于燃气负荷预测研究,特别是结合了混沌理论、神经网络与贝叶斯正则化方法各自优点的神经网络模型取得了较好的预测效果.     

基于时间序列编码和相关向量机的负荷短期预测

针对电力负荷短期预测精度不高的问题,提出一种基于时间序列编码和相关向量机的电力负荷短期预测方法.通过收集电力负荷实际数据,研究了日最大负荷数据之间的关系、日最大负荷与节假日的关系以及当日与对应星期数的相关性,并建立了相应的电力负荷短期预测模型.该模型采用相似日选择方法,给工作日和节假日赋予不同的权重,从电力负荷时间序列中筛选出与预测日特征相似的数据,对模型进行训练.与BP神经网络和支持向量机相比,该预测方法有更高的预测精度和更好的泛化能力,而且学习速度更快.     

船舶电力负荷预测混沌时间序列分析法

为提高船舶电力系统安全稳定性,提出对船舶电力负荷时间序列进行预测.首先分析船舶电力负荷是否为混沌时间序列,利用相空间重构对船舶电力负荷时间序列的最大Lyapunov指数进行了定量计算,由计算结果发现船舶电力负荷具有混沌特性.在此基础上,提出了船舶电力负荷预测模型,该模型将混沌局域预测与灰关联相结合,并将相点间的关联性大小经过加权的方式作用于船舶电力负荷预测模型.实际船舶电力系统的计算分析表明,灰关联加权局域预测模型具有较高的预测精度,是一种有效的用于船舶电力负荷混沌时间序列的预测模型.     

加权零阶局域法在网络舆论趋势预测中的应用

采集了某一时段国内某著名网站上针对某一指定话题的帖子,按时间周期构造了一个关于新增帖子数量的时间序列,利用混沌时间序列预测方法中的加权零阶局域预测法预测了该序列的变化趋势.仿真结果表明该预测趋势与实际趋势在短期内是基本一致的;短期预测误差明显小于长期预测误差.     

电力系统短期负荷预测方法研究

采用混沌理论进行电力系统短期负荷预测,对利用Lyapunov指数算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．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。     

配电网短期负荷小波组合预测研究

分析不同规模的配电网负荷,验证了配电网短期负荷变化复杂的特征,采用单一预测方法进行配电网短期负荷的预测仿真.考虑到配电网短期负荷变化规律性不明显的特点,利用db4小波函数对配电网的历史负荷数据序列进行最大尺度分解重构,将历史数据划分成不同频段的分量,根据不同频段负荷分量特点分别采用GM(1,1)模型、时间序列法及二次指数平滑法对低、中、高频分量进行预测,再将各分量预测值叠加得到总的预测结果.结果表明,该组合预测法可有效提高预测精度,获得较为满意的预测结果.