电力系统短期负荷混沌预测法

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1、电力系统短期负荷混沌预测法摘要：电力系统短期负荷预测，在日常工作中具有十分重要的意义，它是保证电力系统的安全、经济运行的基础。文章简要对短期负荷预测的研究方法进行介绍，详细分析了混沌理论预测方法，包括相空间重构等主要思想。另外，选择合适的综合预测模型才是提高预测精度的主要方法。Abstract：Short-termloadforecastingofelectricpowersystemissignificantindailywork.Itisthebasistoguaranteethepowersystemsafetyandeconomicoperation.Thisp

2、aperbrieflyintroducesshort-termloadforecastingresearchmethods,analyzesthechaostheorypredictionmethods,includingphasespacereconstructionetc.Inaddition,choosingappropriatecomprehensivepredictionmodelisthemainmethodtoimproveforecastingprecision.关键词：电力系统；短期负荷预测；混沌Keywords:powersystem；shortte

3、rmloadforecasting；chaos分类号：TM732文献标识码：A文章编号：1006—4311(2012)32-0104-020引百负荷预测是指在充分考虑系统运行特性，自然条件、社会条件和地区经济条件影响的情况下，为满足一定的精度要求，得到未来某时刻的负荷值，对历史负荷数据采用一系列的数学方法进行计算。短期负荷预测［1］是给电厂安排曰、周发电计划，是电力系统的安全、自动控制调度、经济运行主要保障，主要是指未来几小时、一天的日负荷预测和未来一周的周负荷预测。电网负荷的行为受经济，时间，气候，随机干扰等许多因素影响，它由成千上万个单独部分分量组成，是一个非平稳随

4、机过程，以不符合任何已知物理定理的不稳定形式不断变化着。1电力系统负荷预测方法简述几十年来，人们从未间断过对电力系统负荷预测方法的研究，其中最重要的就是选择恰当的方法来提高负荷预测精度。负荷预测的技术方法多种多样，总体上可从定性和定量的角度来区分：当与负荷预测相关的定量信息不存在或很少时，采用定性预测例如用户调查法、形态研究法、类比法等。不建立数学模型，而是依赖人的直观思考、判断和积累。这些方法的预测结果可以说是人们的一种期望值，因此误差较大。随着负荷变化模式越来越复杂，影响负荷的因素也越来越多，需要采用定量预测方法［2］，包括回归分析、时问序列、专家系统、神经网络、模

5、糊理论、小波分析等，这些方法的优势在于它们能从多个角度综合分析负荷预测中的问题，并能得到相对令人满意的结果，然而这些方法常常具有一定的局限性，通过看似合理的数据解析公式难以有效地处理许多复杂的不确定性问题，满足不了现代电力行业负荷预测的高精度要求，而新兴的混沌理论提供了一个解决电力系统负荷预测问题的新思路。2混沌预测方法混沌运动的行为极其敏感地依赖于初始条件并且混沌运动特性表明，进行较准确的短期预测是可能的，根据混沌运动所具有的内在确定性，虽然不能作出长期的预测，但在短时间内它具有相对的稳定性。时间序列预测是80年代末发展起来的一种非线性预测方法，一般常用的基于相空间重

6、构的混沌预测方法有以下几种：混沌卡尔曼滤波法、最大Lyapunov指数法、全域和局域预测法等。2.1混沌卡尔曼滤波法卡尔曼滤波［3］是现代控制理论中的一种数字滤波技术，它用线性递推的算法进行实时预报，根据误差的协方差矩阵最小的原则，通过状态方程和输出方程来建立系统的数学模型。混沌理论与卡尔曼滤波技术的结合点在于，以混沌相点为状态向量，建立相点的多维状态空间模型。利用卡尔曼滤波器进行实时预测和滤波。混沌相空间中前后两个相点正好对应状态空间的状态向量，相点在空间轨道上的演化关由状态方程来拟合，对未来相点的预测通过卡尔曼滤波实时递推得到。2.2基于最大Lyapunov指数预测

7、法Lyapunov指数是判定混沌系统的一个重要的参数，指出了系数误差在相空间中沿特征向量方向的指数增长率［4］。系统在相空间维数的每个方向上都对应有一个Lyapunov指数，因此Lyapunov指数的个数和相空间的维数是相同的，混沌系统相近的轨道随着时间的推移，呈指数级发散，那么最大Lyapunov指数必定为正，所以，最大Lyapunov指数也是判断系统是否具有混純性的重要依据。如果最大Lyapunov指数为正，则系统具有对初始状态敏感性，其运动是混沌的；如果最大Lyapunov指数为零，表明系统对初始值不敏感，呈现周期运动;如果最大Ly