基于混沌理论电力系统短期负荷预测研究

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1、分类号：TM715密级：ＵＤＣ：621.3编号：工学硕士学位论文基于混沌理论的电力系统短期负荷预测研究硕士研究生：张永强指导教师：苑薇薇副教授学位级别：工学硕士学科、专业：控制理论与控制工程所在单位：信息科学与工程学院论文提交日期：2012年12月13日论文答辩日期：2013年03月06日学位授予单位：沈阳理工大学ClassificationIndex:TM715U.D.C:621.3AThesisfortheMasterDegreeofEngineeringPowerLoadForecastingbasedonChaos

2、TheoryResearchCandidate:ZhangYongqiangSupervisor:ViceProf.YuanWeiweiAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpeciality:ControlTheoryandControlEngineeringDateofSubmission:December13,2012DateofExamination:March6,2013University:ShenyangLigongUniversity沈阳理工大学硕士学位论

3、文原创性声明本人郑重声明:本论文的所有工作，是在导师的指导下，由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出，并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者（签字）：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解沈阳理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即：沈阳理工大学有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和磁盘，允许论

4、文被查阅和借阅。本人授权沈阳理工大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名：指导教师签名：日期：日期：沈阳理工大学硕士学位论文摘要本文主要研究电力系统短期负荷预测的原理、负荷数据的混沌特性分析，提出了单变量时间序列短期负荷预测模型及预测方法、多变量短期负荷预测模型及方法，最后给出了组合预测方法。电力系统是一个表现出一定混沌行为的非线性系统，在实际中通过对电力负荷时间序列的混沌分析，发现负荷时间序列不是随

5、机的，而是具有混沌行为的，它使我们对负荷序列的复杂性有了新的更加深刻的认识，并可应用混沌理论对电力负荷进行短期的电力预测。本篇论文为了挖掘负荷数据的变化规律和提高电力负荷预测的精确度，提出了以混沌时间序列的相空间重构为基础来研究短期负荷预测方法。从单变量时间序列研究入手，利用电力短期负荷的改进混沌局域预测法和基于最大Lyapunov指数的短期负荷预测法对沈阳某地区负荷进行预测，精度较高。但实际过程中单变量时间序列有时候很难确定是否包括了重构动力系统的全部信息，特别是有限时间序列存在噪声的情况。所以，把单变量时间序列用到的方

6、法拓展到多变量时间序列中，进行多变量时间序列的相空间重构，计算了各时间序列的嵌入维数和延迟时间，给出预测模型。研究结果表明多变量时间序列的预测效果有较大提高。组合预测是一种较为有效的方法。该方法通常是采用对单个预测模型进行加权处理。本文提出了基于预测误差指标的组合预测模型和基于相关性指标的组合预测模型，通过比较分析，该方法得到了良好的结果。关键词：电力负荷预测；混沌；时间序列；Lyapunov指数沈阳理工大学硕士学位论文AbstractThispapermakesastudyoftheelectricpowersystem

7、short-termloadforecastingprinciple,loaddatachaoticcharacteristicanalysis,putsforwardthesinglevariabletimeseriesshort-termloadforecastingmodelandforecastingmethodsandmultivariateshort-termloadforecastingmodelandmethod,andfinallygivesthecombinationforecastmethod.Pow

8、ersystemisachaoticbehaviorofnonlinearsystem,throughthepowerloadtimeseriesofchaosanalysisinpractice,findingthattheloadtimeseriesisnotrandom,butachaoticbe