谈谈电力系统负荷的混沌预测方法研究

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1、谈谈电力系统负荷的混沌预测方法研究　　　　电力负荷预测是规划电力系统的依据直接影响着电力系统的安全、经济的运行随着我国电力事业的飞速发展对电力负荷预测精确性的要求越来越高　　　　摘要：随着对电力系统负荷预测的研究不断取得新进展混沌预测作为一种新兴且有效的预测方法引起了人们的重点关注文章基于混沌理论对电力系统负荷的混沌预测方法做了简要的阐述并介绍了几种常用且有效的混沌预测方法　　　　关键词：混沌理论;预测;电力系统;负荷　　　　随着我国电力事业的不断发展对电力负荷的预测方法也不断进步精确的电力负荷预测不仅是电力系统规划的基础也关系着我国的电力系统经济、安全地运

2、行影响电力负荷预测精确性的因素很多涉及到政治、经济、文化以及日照、雨量、温度、湿度等因此电力负荷预测是一项十分复杂的工作具有不确定性和非线性的特点混沌是一种由确定性系统产生对初始条件有敏感依赖性的非周期运动是介于确定性与随机性之间的一种行为把混沌理论用于电力负荷预测是一种科学上的创新　　　　1电力负荷的预测方法　　　　总的来说现在常用的电力负荷预测方法大致可以分为两类第一类是传统预测方法这类方法包括时间序列法、回归模型法、最小二乘法等其基础是数学理论;第二类是现代预测方法是利　　　　用人工智能领域的模糊数学、神经网络、专家系统、灰色理论等研究成果不断发展起来

3、的负荷预测方法[1]　　　　经常使用的卡尔曼滤波法、时间序列法、指数平滑法、回归分析法等电力负荷预测方法都存在着局限性预测的精度不高随着我国各行各业对电力的需求加大新的负荷预测方法研究也相应产生　　　　2电力负荷的混沌特征分析　　　　2.1重构相空间　　　　根据重构相空间理论时间序列分析是可以引用混沌理论的电力负荷的混沌预测方法即是根据重构相空间理论而产生的　　　　将电力负荷序列用m1m2m3…mj表示空间向量用以下方程表示　　　　N1=(m1m1+s…m1+(x1)s)T　　　　N2=(m2m2+s…m2+(x1)s)T　　　　Ni=(mNmN+s…mN+

4、(x1)s)T.　　　　在以上表达式中j为嵌入维数s为延迟时间N=j(x1)s为向量序列的有效长度选择适当的s和x微分同胚意义下的原系统的“动力学等价”即为集合在嵌入空间的“轨线”合理的选择延迟时间s和嵌入维数x是电力负荷序列的相空间重构的关键选择的s和x数值过大或过小都会使负荷序列的相空间不能充分展现负荷动力的特性　　　　2.2电力负荷的混沌特征　　　　影响电力负荷的因素较多包括政治条件、季节不同、气候条件以及社会发展状况等因此使得实际上混沌的电力负荷序列是随机变化的混沌预测的前提是对电力负荷序列的混沌性识别　　　　识别电力负荷序列的混沌性可以从负荷序列的

5、谱特征Poincare映象、相空间图形等角度着手在对混沌系统的奇怪吸引子进行描述时应该先着手研究在整个吸引子或无穷长的轨道上的动力系统之特征量如Kolmogorov熵、Lyapunov指数、饱和关联维数等[2]此外还可以依据CC方法、信息论法、矢量场法等方法对负荷序列的混沌性进行识别在识别电力负荷的混沌性特征时应该用不同方法、从不同角度以达到准确识别的目的　　　　3混沌预测方法　　　　最近几年来电力负荷的混沌预测方法逐渐兴起在采用混沌方法对电力负荷进行预测时主要依据电力负荷的历史时间序列而不需要引入假设排除了人的主观性因此预测比较精确可信提高了预测的精度和可

6、信度电力负荷的混沌预测方法包括以下几种　　　　3.1全域法　　　　将轨迹中的全部点作为拟合对象找出拟合对象规律的方法即所谓的全域法在使用全域法进行预测时由于拟合对象中有些离预测的时间点比较远的数据难以反映未来的变化情况再加上实际历史数据的有限性等影响了预测的精确性因此这种方法并不实用　　　　3.2局域法　　　　局域法的原理是根据拟合的相关点估计轨迹下一点走向进而根据轨迹点的坐标得出预测值的坐标以达到预测的目的其中的相关点是指离相空间某个中心点最近的一些列轨迹点局域法适用的范围较广而且具有实用性　　　　3.3加权零阶局域法　　　　在上述重构电力负荷相相空间的算

7、法中在对相空间中轨迹点进行拟合时考虑中心点与相空间中各个轨迹点之间的距离在采用加权零阶局域法对电力负荷进行预测时一个重要的参数就是中心点与各轨迹点之间的距离与相空间中的中心点距离最近的那些轨迹点是决定预测是否准确的主要因素因此加权零阶局域法将中心点与轨迹点之间的空间距离作为电力负荷预测参数引入预测过程可以提高对电力负荷预测的准确性在加权零阶局域法中轨迹点在负荷预测中所占的比重与轨迹点到中心点的空间距离是成正比的　　　　3.4基于最大Lyapunov指数的预测　　　　运动状态对运动的初值条件极为敏感混沌运动最基本的特点很接近的2个运动初值所产生的运动轨道将按指

8、数的方式随时间推移而不断的分离其中描述这个指数的量就