基于混沌时间序列法的微网短期负荷预测.pdf

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1、第27卷第5期电力系统及其自动化学报V01．27No．52015年5月ProceedingsoftheCSU—EPSAMav2015基于混沌时间序列法的微网短期负荷预测李东东，覃子珊，林顺富，郑小霞，王天祥z(1．上海电力学院上海市电站自动化技术重点实验室，上海200090；2．金华电业局，金华321015)摘要：针对微网中居民小区用电量较低、负荷波动大的特点，提出了结合混沌理论重构相空间并建立最大Lyapunov指数模型的方法。该方法不直接考虑影响负荷的气候、电价等因素，输入数据参数较少，采用C—C方法求延迟时间与嵌入维，运用改进的最大Lyapunov指数

2、方法进行预测。将此方法用于安徽某一小区的实际负荷数据预测，预测结果表明该算法的预测精度较高，可以为微网的优化运行提供负荷依据，仿真结果验证了算法的有效性和实用性。关键词：短期负荷预测；混沌；Lyapunov指数；微网；分时电价中图分类号：TM715文献标志码：A文章编号：1003—8930(2015)05—0014—05DOI：10．3969~．issn．1003—8930．2015．05．03Short-termLoadForecastingforMicrogridBasedonMethodofChaoticTimeSeriesLIDongdong，QIN

3、Zishan，LINShunfu，ZHENGXiaoxia，WANGTianxiang2(1．ShanghaiKeyLaboratoryofPowerStationAutomationTechnology，ShanghaiUniversityofElectricPower，Shanghai200090，China；2．JinhuaElectricPowerBureau，Jinhua321015，China)Abstract：Onthebasisofthelowpowerconsumptionandseverefluctuationloadofresident

4、ialareainmicrogrid，amodelofmaximumLyapunovexponentviathephasespacereconstructionisconstructedcombinedwithchaostheory．Thismethoddoesnotdirectlyconsidertheimpactof~ctomsuchasclimate，electricityprice，thusitrequireslessin-putandparameters．ItutilizesC-Cmethodtosolvethedelaytimeandtheemb

5、eddingdimension，andusestheim-provedmaximumLyapunovexponentmethodtoforecast．ThemodelisappliedtoforecastactualloaddataofacertaincommunityinAnhuiprovince．Accordingtothetimeofuse(TOU)，arelativeerrorindicatorfortimeperiodbasedonthecontrolofmicrogridenergystoragechargeanddischargesystemi

6、sproposed．Simulationresultsdemonstratetheef-ficiencyandpracticalityofthealgorithm．Keywords：short—terraloadforecasting；chaos；Lyapunovexponent；microgrid；timeofuse(TOU)短期负荷预测是电力系统的一项基本工作，电价、用电习惯、政策等，如选用上述算法，很难建是调度安排开停机计划的基础，其预测精度直接立准确的数学模型进行预测。文献[6】提出了一种影响电力系统的经济效益【11。微网可作为配电系统基于短期负荷预

7、测的微网储能系统主动控制策的负荷运行，也可作为电源向配电系统供电。因此，略，但是微网短期负荷预测只做了相关介绍，没有研究微网短期负荷预测，制定合理的发供电计划，给出具体的计算方法；文献【7]从经济性和低碳化对大电网和微网系统的运行均具有重要的意义。两方面考虑智能微网运行的整体效益，将负荷及目前，短期负荷预测主要采用时间序列法闭、分布式电源出力按时段划分进行日前优化调度，灰色预测f3】、神经网络以及各种加权组合方法[51而负荷的预测数据是直接给出的。混沌理论是非等。但微电网中电力负荷有时只有几十到几百千线性动力学的重要发展，负荷时间序列的非线性瓦，容量较小，突

8、变很大，且受多种因素的影响，如及不确定性表现出混沌性