属性约简在空间电力负荷预测中的应用

空间电力负荷预测是一个将总量负荷预测分配到供电小区的过程,涉及空间信息量多,影响其未来小区使用的因素也多,这就需要大量的存储空间和较长的运算时间.粗糙集是一种新型的数据分析方法,属性约简是其主要算法,它不需提供问题所需处理的数据集合之外的任何辅助信息.因此采用粗糙集(Rough Set)区分矩阵法对空间电力负荷预测中可能影响小区用地决策的相关属性进行约简,去除冗余属性,得出决定小区用地类型的决策规则,取得了较好的效果,提高了整个负荷预测效率.     

电力短期负荷的混沌局域关联性预测

在混沌局域预测中,相空间最近邻域点的确定通常采用欧氏距离法,其预测精度在很大程度上取决于所确定的最近邻域点性态,然而距离最近并不一定意味着预测效果最好,当该邻域存在伪近邻点或系统具有高嵌入维数时某些邻域点的演化轨迹在一步或多步后会远离预测点,究其原因是欧氏距离难以反映最邻近点与预测状态的关联程度.因此,作者提出了将欧氏距离和关联度相结合的思想,并将该方法应用于电力短期负荷预测,结果显示该方法能有效地提高预测精度.