基于相空间重构和Chebyshev正交基神经网络的短期负荷预测.pdf

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1、第40卷第24期电力系统保护与控制Vb1．40No．242012年12月l6日PowerSystemProtectionandControlDec．16，2012基于相空间重构和Chebyshev正交基神经网络的短期负荷预测杨胡萍，王承飞，朱开成，胡奕涛(1．南昌大学信息工程学院，江西南昌330031；2．江西赣西供电公司，江西新余336500)摘要：电力系统短期负荷数据具有明显的混沌特性。在讲述混沌中相空间重构的相关理论后，计算了算例中需要用到的延迟时间和嵌入维数。根据正交多项式优越的泛化和预测性能，在简单介绍Chebyshev

2、正交基函数后，构建了单输入Chebyshev正交基神经网络预测模型。由于重构后的相空间中每个相点的分量个数不止一个，故所构建的单输入预测模型无法满足要求。为此，在单输入的基础上，设计了基于相空间重构的多输入Chebyshev正交基神经网络动态预测模型。将该模型运用到短期负荷预测中，取得了很高的精度和很好的预测效果。关键词：混沌理论；相空间重构；Chebyshev；神经网络；短期负荷预测Short-termloadforecastingbasedonphasespacereconstructionandChebyshevorthog

3、onalbasisneuralnetworkYANGHu．ping，WANGCheng．fei，ZHUKai．cheng，HUYi．tao(1．SchoolofInformationEngineering，NanchangUniversity，Nanchang330031，China；2．JiangxiGanxiPowerSupplyCompany，Xinyu336500，China)Abstract：Theelectricpowersystemshort-termloaddatahasobviouschaoscharacteri

4、stics．Aftertalkingaboutthereliedtheoryofphasespacereconstructioninchaos，thispapercalculatesthedelaytimeandembeddeddimensionneededinlaterexample．Accordingtoorthogonalpolynomialprediction’Ssuperiorgeneralizationandforecastperformance，thepaperconstructsasingleinputneural

5、networkforecastmodelwhichisbasedonChebyshevorthogonalbasisafterintroducingChebyshevorthogonalbasisbriefly．Becausethepointofeveryphasepointinphasespacereconstructedismorethanone，theforegoingmodelcannotmeettherequirements．Therefore，thepaperdesignsamultiinputdynamicpredi

6、ctionmodelofChebyshevorthogonalbasisneuralnetworkbasedonphasespacereconstruction．Throughapplyingittoshort—termloadforecasting，themodelgetsahi曲precisionandgoodpredictioneffect．Keywords：chaostheory；phasespacereconstruction；Chebyshev；neuralnetwork；short-termloadforecasti

7、ng中图分类号：TM715文献标识码：A文章编号：1674—3415(2012)24-009505测方法。目前，短期负荷预测方法大致可分为包括0引言回归分析和时间序列等的经典方法、包括指数平滑短期负荷预测是指一年之内以月、周、天、小和灰色预测等的传统方法、包括人工神经网络和专时为单位的负荷预测。它是能量管理系统的组成部家系统等的智能预测方法【2J。经典方法和传统方法分，也是电力生产部门、调度部门的重要工具，其的原理和预测模型普遍较简单，难以描绘影响负荷预测结果的准确性直接关系到系统的燃料供应计的各种相关因数，预测精度不高。以神经网

8、络为代划、调度计划、发电计划、机组检修计划等LlJ。因表的智能预测方法能很好地处理电力负荷的非线性此，短期负荷预测对电网的安全运行起着举足轻重映射关系，在负荷预测中得到了广泛的运用。由于的作用。电力系统负荷是非线性系统，存在混沌特性【4J，有鉴于短