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1、第18卷第5期中国电机工程学报Vol.18No.51998年9月ProceedingsoftheCSEEStep.1998基于Lyapunov指数的电力系统短期负荷预测333梁志珊王丽敏付大鹏张化光333(东北电力学院吉林132012)(电力科学研究院北京100085)(东北大学沈阳110006)提要采用非线性系统理论对电力系统历史负荷数据般基本上都是根据负荷及与之相关因素的历史数据记录,选序列进行了特征分析,计算出Lyapunov指数,并利用该Lya2择某类具体的数学模型,通过某种计算技术建立预测模型,应punov指数
2、模式进行短期负荷预测,进而提出短期负荷预测用所建模型进行预测,并分析和修正预测值。综述电力负荷预的时间尺度的概念。这种方法不利用气候和气温等数据,只利测方法可见,由于电力系统内的负荷复杂性,用某种固定预测用电力系统一维峰值负荷历史数据计算出过去的变动模式进方法得到的结果,往往达不到要求的精度。用某种方法预测可行负荷预测,就可以得到较高的预测精度。对东北电网实际负能有时精度很好,当条件改变时精度就差了,即很难找到一种荷数据进行了预测,结果令人满意,从而为电力系统短期负荷方法在任何条件下都能保证得到良好的预测结果。电力负荷预
3、测提供了一种新的预测方法。是一种随时间变化的相互关联的数据序列,即负荷数据之间关键词时间序列短期负荷预测Lyapunov指存在着依赖关系,这种关系如何被定量地表示出来,是个什么数混沌样的规律,到目前为止都是首先假定模型,然后利用计算技术去求出模型,最后利用模型预测,有时根据数据特点选择模1引言型。这里利用的模型对所使用的历史数据正确的隶属度有多短期负荷预测是电力系统的一项基本工作,是调度安排大?即能否完全反映出数据序列的全貌呢?这是一个需要探讨开停机组计划的基础,对电网调度自动控制是非常重要的,其的问题。作者认为:以往的
4、方法模型具有主观性。本文利用电预测精度直接影响电力系统的经济效益。因此,长期以来,国力负荷的时间序列,不做任何假设,不是直接考虑与负荷相关内外电力工作者对短期负荷预测方法做了大量研究,提出了的随机因素,而是直接对含有受气候和气温等因素影响的负[1,2][3]很多负荷预测算法,例如:时间序列法,神经网络法,专荷的历史数据进行分析,根据得出的客观性的特征规律进行[4][5]家系统法,模糊神经网络法以及将各种方法加权组合的预测。本文的方法不用事先选择某类具体的数学模型,而是根[6]方法等,但其收敛性和适应性均有不同程度的局限,
5、且由于据实际负荷数据的非线性混沌特性来分析计算建立数学模影响负荷变化因素的多样性和随机性很难用数学模型表示,型,即:Lyapunov指数预测模式并用之进行预测。将该方法应也给负荷的准确预测带来了很大困难。为了改善性能和预测用于东北电网的实际数据进行预测计算,结果与文献[2]比精度,人们一直致力于探索各种新的计算方法,但到目前为止较,其精度明显提高。大量数据结果表明:该方法具有很强的还没有一种公认的理想算法,致使尚未开发出较理想的通用自适应能力和鲁棒性,精度高,通用性强。负荷预测软件。作者认为:目前的算法虽很多,但预测方法
6、一2负荷预测的基本理论电力负荷系统是一个多维非线性系统,而在生产实际中本文于1996年11月4日收到,于1997年4月13日改回。本容易得到的只是负荷的时间序列,而影响负荷的气温、气候等项研究受到国家教委博士点基金的资助。梁志珊1959年5月生。分别于1982年8月和1985年3月因素的时间序列需要预测。因此,如何不利用其它因素的数据在东北电力学院电力系统及其自动化专业获学士学位和硕士学序列,只用电力系统中所观察到的负荷值的时间序列:x1,x2,位。职称副教授。现在工作于东北电力学院并在东北大学自动控制⋯,xn,建立恰当
7、的动态模型来预测xn+1是一件值得研究的具系攻读博士学位。主要研究方向:电力系统稳定与控制、负荷预测、有十分重要应用价值的工作。仪器仪表研制以及小波、分形和混沌理论的研究与应用。[10]n(Whitney建立了m维可微流形嵌入到R只要n≥王丽敏1997年毕业于东北电力学院电力系统及其自动化专[7]2m)中的嵌入定理。Packard等建议用原始系统中某变量的业,获工学硕士学位。现工作于电力部电力科学研究院,主要从事[9]延迟坐标来重构相空间,Takens证明了如果延迟坐标向量配电自动化方面的科研工作。n付大鹏副教授,工作于
8、东北电力学院机电工程系。主要从事的维数n≥2m+1,则延迟坐标向量的表达是在欧氏空间R机电一体化方面的教学和科研工作。中的微分同胚,从而为混沌时间序列的预测奠定了坚实的理张化光教授,博士生导师。现任东北大学电气自动化研究所论基础。所长。兼辽宁省博士后联合会常务副理事长。一直从事于多变量模定义1设(N,Q),(N1,Q
