短期電力負荷序列混沌特性分析及預測方法研究.pdf

1、電力負荷預測不但為電力系統(tǒng)的安全、平穩(wěn)、高效運行提供保障，也是當?shù)仉娏Σ块T制定電價計劃表、調(diào)度計劃、供電計劃以及檢修規(guī)劃的依據(jù)?；陔娏ω摵尚蛄械幕煦缣匦?，論文引入混沌理論對電力負荷進行預測分析。混沌預測理論不單純依賴于歷史負荷數(shù)據(jù)，而是通過相空間重構，將電力負荷時間序列從一維空間拓展到多維空間，解析出更多相關因素對負荷數(shù)據(jù)的作用規(guī)律，因此預測更為準確。
　　首先，論文闡述了混沌時間序列的相空間重構理論和混沌特征識別方法，為電力負

2、荷的混沌預測提供理論基礎。
　　其次，針對噪聲對電力負荷序列混沌特征識別的干擾以及混沌預測模型對噪聲敏感的問題，論文提出雙變量小波閾值去噪函數(shù)，這種改進措施有效克服了它們在處理小波系數(shù)過程中存在的缺陷，在短期電力負荷預測中使用，能較好排除無關因素對預測的干擾。
　　再次，論文研究了混沌時間序列預測模型及改進方法。針對基于最大Lyapunov預測模型在電力日負荷預測過程中存在的缺陷，提出混沌預測改進模型，從三方面進行改進：引入

3、微分熵法確定重構參數(shù)；引入夾角參數(shù)確定最鄰近點；引入取舍規(guī)則確定正負號。通過對典型的Duffing、Lorenz混沌系統(tǒng)進行預測分析，驗證論文改進模型可有效提高預測精度。
　　然后，考慮到初值敏感性使混沌預測模型在成分復雜的時間序列預測中較難得到準確的預測結果，論文引入奇異譜分析(Singular Spectrum Analysis，簡稱SSA)技術，建立基于SSA技術的組合預測模型。通過SSA技術對負荷序列結構進行分析，將成分復