短期负荷预测负荷趋势加混沌法的参数优化

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1、第29卷第4期电网技术Vol.29No.42005年2月PowerSystemTechnologyFeb.2005文章编号:1000-3673(2005)04-0027-04中图分类号:TM714;O415.5文献标识码:A学科代码:470·4054短期负荷预测“负荷趋势加混沌”法的参数优化杨正瓴,张广涛,陈红新,林孔元(天津大学电气与自动化工程学院,天津市南开区300072)PARAMETEROPTIMIZATIONINSYNTHESIZINGLOADTRENDANDCHAOTICCOMPONENTSTOSHORTTERMLOADFORECASTINGYA

2、NGZheng-ling,ZHANGGuang-tao,CHENHong-xin,LINKong-yuan(SchoolofElectricalEngineeringandAutomation,TianjinUniversity,NankaiDistrict,Tianjin300072,China)ABSTRACT:Theoriginalpowerloadseriescanbedivided与负荷趋势的差值部分(可以证明其主要为混沌性质intotwocomponents,namelyloadtrendandchaotic的)进行混沌预测。在通常情况下,负荷趋

3、势法能保component.Theloadtrendcomponentiscomposedof证预测可靠性的原因是:①从物理概念上看,负荷趋multi-periodsbehaviorandcanbeforecastedexactly.Thelatter势法能够反映一个地区相对稳定的系统负荷组成和canbeforecastedbylinearregressioninphasespacereconstruction.Basedonthetheoriesofmultivariateregressive变化规律,有效地体现了负荷变化的基本因果性,因analysisa

4、ndsingularityinmatrixcalculation,threeparameters此具有很好的预测效果;②从非线性动力系统理论的inchaoticcomponentforecastingareoptimized.Firstlythe角度看,负荷趋势法极大地提取出负荷变化中的可以delaytimeisoptimizedbythesmoothnessandnon-singularity精确预测的周期成分,从而保证了预测准确率;③从inmatrixcalculationofthesampledseries.Secondlythe信号处理的角度看,负荷

5、趋势法是低通滤波器,极大embeddeddimensionsareselecteduponthelengthofembeddedwindow,whichisgivenbyapeakvalueinthe地提取了负荷变化的低频可预测成分。powerspectraofthechaoticcomponent.Lastlythenumbersof“负荷趋势+混沌”预测法,在结构上类似“双neighboringvectorsselectedaremorethanthreetimesofthe周期+混沌”法[2,3]。关于气象因子的使用,可参照文embeddeddimen

6、sions.献[3]。本文将依据多元回归分析、矩阵数值计算的KEYWORDS:Shorttermloadforecasting;Loadtrend;奇异性等理论[4-7],探讨剩余混沌预测的相空间重构Chaos;Phasespacereconstruction;Delaytime;Lengthof中的3个参数即延时时间、嵌入相空间的维数、选embeddedwindow择邻近点时使用的距离的改进与优化。这方面目前摘要:在“负荷趋势加混沌”短期负荷预测法中,将原始负尚未见到比较成熟的研究结果[8,9]。荷序列拆分成“负荷趋势”和“混沌”两部分,其中负荷趋势是可以

7、准确预测的多周期行为,混沌子序列可以用相空间2“负荷趋势+混沌”预测法中三个参数优重构的线性回归法预测。以多元回归分析和矩阵计算的奇异选的理论分析性理论为基础,优化了混沌子序列预测中的三个参数。首先2.1“负荷趋势+混沌”预测法要点与现有结论根据取样序列的“平稳性”及避免矩阵计算的“奇异性”,选取合适的延时时间;然后根据混沌子序列功率谱上的峰值在“负荷趋势+混沌”短期负荷预测法中,将选取嵌入窗长,并由此确定嵌入空间维数;最后选取邻近矢原始负荷记录Pt()拆成“负荷趋势PtT()”和“剩量的数目为嵌入空间维数的3倍以上。余(混沌)Pt()”2个子序列,即RP(

8、t)=+P(t)Pt()(tN=1,2,,L)(1)

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