混沌理论的研究及其在短期电力负荷预测中的应用

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时间:2019-02-06

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1、华北电力入学硕十学位论文摘要摘要本文综述和分析了混沌理论的基本概念、研究现状与应用情况,及混沌时间序列的判别,相空间重构及其相应的参数选取方法、Lyapunov指数的计算方法等内容。本文考察了电力日负荷记录的混沌趋势组合模型。由于日负荷有着明显的趋势走向,把日负荷时间序列分解为趋势序列和剩余序列。本文在加权一阶局域法的基础上引入了关联度的概念,大幅度提高了预测的精确性;为了从每个相点的细节上体现出其演化方向,本文又提出了相邻轨线演化方向夹角的余弦值作为权值的一部分,从而更加细致的描述了吸引子轨线之

2、间的相关程度;本文对Lyapunov指数预测法和加权一阶发散度方法进行了分析和研究。最后,本文将混沌理论与神经网络相结合,经过对递归网络的反复训练,得到了令人满意的预测结果。关键词:混沌,时间序列,电力负荷预测,Lyapunov指数,加权一阶局域法ABSTRACTThispapersummarizedandanalyzedthebasicconception,statusandapplicatiOn0fchaostlleory’themethodstodistinguishthechaostiII

3、leseries,reconstmctionofph弱espace,themethodsto00mputethepa姗eterS,suchasLyapunoVexponent,ctc.T

4、lispaperstudiedthechaotictrendcombinedmodelofelectricpowerday—loadrecord.Becausetheday-loadtfendwaSobVious,itwasdeComposedt0twoparts:trendseriesandleavingser

5、ies.Ontheb硒isoftheweightingfirSt—ofderlocalpredictmethod,thispaperbrou曲tinthede伊eeofincidence,rajsedbybigpercentagestheaccuracyofprediction.ThispaperalsobroughtinthecosineValueofthet“ljectorieseVolVementdirectionangle,aspartoftheweighting.Accordin甜yth

6、ede伊eeofcollrelationoftrajectorieswasmofeaccuracy.ThispaperanalyzedandstudiedtheLyapunoVexponentpredictiOnmethOdandtheweightingfirst-orderdiVergencedegreepredictionmethod.Intheend,thispapercombinedthechaotictheofyandtheneuralnetwork,trainedtherecursio

7、nnetworkagainandagain,thenwegotthesatisfyingpredictresult.YinLijie(GontfolTheoryandControlEngjneering)DirectedbyassociateprofessorChenYanqiaoKEYWoRDS:chaos,timeseries,electricpowerIoadprediction,LyapunoVexponent,weightingnrst-orderIocaIneIdmethod华北电力入

8、学硕十学位论文摘要摘要本文综述和分析了混沌理论的基本概念、研究现状与应用情况,及混沌时间序列的判别,相空间重构及其相应的参数选取方法、Lyapunov指数的计算方法等内容。本文考察了电力日负荷记录的混沌趋势组合模型。由于日负荷有着明显的趋势走向,把日负荷时间序列分解为趋势序列和剩余序列。本文在加权一阶局域法的基础上引入了关联度的概念,大幅度提高了预测的精确性;为了从每个相点的细节上体现出其演化方向,本文又提出了相邻轨线演化方向夹角的余弦值作为权值的一部分,从而更加细致的描述了吸引子轨线之间的相关程

9、度;本文对Lyapunov指数预测法和加权一阶发散度方法进行了分析和研究。最后,本文将混沌理论与神经网络相结合,经过对递归网络的反复训练,得到了令人满意的预测结果。关键词:混沌,时间序列,电力负荷预测,Lyapunov指数,加权一阶局域法ABSTRACTThispapersummarizedandanalyzedthebasicconception,statusandapplicatiOn0fchaostlleory’themethOdstodistinguishthechaost

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