自回归误差下的改进Lyapounov最大指数法在短期负荷预测中的应用研究

电力系统在国民经济发展中具有重要地位,保持电网的供需平衡是电力系统稳定运行的基础。由于当前的超大容量存储技术发展的还不够成熟,难以解决剩余电能的存储问题,所以,目前电能供给与需求还必须遵循供需平衡的原则。为了对供电系统日前调度进行更好的优化,针对Lyapounov最大指数法的嵌入维数提出了一个自回归误差算法,该算法克服了以往人为对嵌入维数进行取值造成的维数获取不准确问题。同时,提出的回归算法模型还可以解决人为因素造成的预测误差较大且误差具有随机性问题。因此,采用我们提出的算法进行负荷预测,能够使得电网发电机组备用计划制定更加合理,从而可以减少发电机组由于备用不合理带来的经济损失。最后,通过仿真对比分析可以得出采用本算法的相空间重构电力负荷短期预测值更加接近于真实值,而且得到的误差范围更小更稳定。同时,由仿真结果也验证了所提算法模型的有效性和可行性。

An improved lyapounov biggest index method in the research of short-term load forecasting