混沌神经网络理念下电力负荷预估

《混沌神经网络理念下电力负荷预估》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。

1、混沌神经网络理念下电力负荷预估第1章绪论1.1电力负荷预测研究的目的和意义电力负荷预测具有实际应用的价值和意义，它是电力系统进行各项工作的基础，例如调度安排线路和运行维护计划都要依靠电力负荷预测来完成，同时，电力系统的经济效益也直接受到电力负荷预测精度的影响。电力系统需要随时满足各类用户的需求，通过考虑电网自身情况，根据预测结果，采取必要的措施来保证电网的正常运行，这就要求电力系统要尽可能经济地提供合乎标准并且可靠的电能，也就是要满足负荷要求。而要满足负荷要求，就要事先对负荷的大小和特性有一个估计，这

2、也是电力系统设计和运行极为重要的因素。因此长期以来，人们致力于电力负荷预测方法的研究，并且取得了很大的进展。电力负荷预测是利用数学方法来确定未来某一时刻或者某一段时间内的电力负荷值，它要满足一定的精度，同时要充分考虑自然条件和社会因素以及行业内部相关决策的影响。负荷预测中经常按时间期限进行分类，不同文献的分类方法略有不同，但是大体上相似，按照时间期限分类可以将负荷预测分为四种，对未来1小时甚至更短时间内的预测为超短期预测，一天之内以小时为单位以及未来一周、未来一个月、未来一年分别以天、周、月为单位的预

3、测为短期预测，五年左右按年预测的为中期预测，10年以上并以年为单位的预测是长期预测。负荷预测的重点在于追求精度，因为受到众多因素的影响，预测不能由简单的函数关系来完成，需要考虑很多内在和外在的原因来提高预测的准确性。随着电力系统日益庞大，预测环境越来越复杂，传统的预测模型已经不能满足预测的需求，为了保证预测的准确性，我们要及时掌握新的预测技术及方法。1.2电力负荷预测的方法1.2.1负荷预测的基本原则建立负荷预测模型的基本原则如下：1．系统性原则预测对象是一个完整的系统，它本身有内在的系统，它与外界事

4、物的联系又形成了它的外在系统。这些系统综合成一个完整的总系统，在预测中都要进行考虑，即预测对象的未来发展就是系统整体的动态发展，而且整个系统的动态发展与它的各个组成部分和影响因素之间的相互作用和相互影响有关。系统性原理还强调系统整体最佳，只有系统整体最佳的预测，才有高质量的预测，才能为决策者提供最佳的预测方案。2．相关性原则任何事物的发展变化都不是孤立的，都与其他事物之间存在着相互的联系，因此有着相互的影响，其中最重要的是因果关系。例如，电力系统受到经济发展，天气变化等因素的影响。这种事物发展变化过程

5、中的相互联系就是相关性。基于相关原则，产生了相关测试技术。3．连续性原则负荷预测是一个连续的过程，它的发展变化具有规律性，历史资料中包含了外界因素的影响，并且它对现在以及未来都起到一定的作用，未来也是历史的延续，所以对过去越了解，也就越容易把握未来。4．反馈性原则负荷预测的结果不可能达到完全没有误差的程度，积累每次得到的造成误差的原因，结合误差的结果进行下一次预测，这就是利用了预测的反馈性原则。充分利用反馈性原则也是提高预测精度的有效手段。建立模型的过程中，重点考虑的问题就是如何提高预测精度的问题，以

6、上这些原则都是最基本的原则，为确定预测方法提供了前提和依据。1.2.2电力负荷预测的方法由于电力负荷预测是一个极其复杂的过程，又受到各种因素的影响，因此预测方法也多种多样，不同的环境条件下适用的方法也不同，在此不一一进行说明，只对一些常用的方法进行说明。值得指出的是，无论使用哪一种方法，最终都是以尽可能提高预测精度为最佳方法。1．回归分析法回归分析法是研究变量与因变量之间关系的一种数学方法。在回归分析中，自变量是随机变量，因变量是非随机变量，由给定的多组自变量和因变量资料，研究各自变量和因变量之间的关

7、系，形成回归方程。求解回归方程后，给定各自变量数值，即可求出因变量值。用于负荷预测时，回归分析法能根据历史数据和一些影响负荷变化的因素变量来推断将来时刻的负荷值。2．时间序列法时间序列法要利用相关理论对随机过程进行辨识，从而得到规律性较强的序列。在短期负荷预测模型的建立中，它是比较常用的一种，需要计算一些固定的参数之后，确定符合的模型类型，然后再计算这个模型的各个参数。第2章混沌与混沌相空间重构2.1混沌的特征混沌发展至今几乎无所不在，它没有明确的定义，但是它有很多特点，同时具有很多独有的特征来与其他

8、复杂现象相区别：2.1.1混沌的定性特征1．有界性混沌系统内部的轨道总是在一个有限的范围内进行不稳定的运动，虽然内部是不稳定的，但是总体上却是相对稳定的，因为它总是有界的，无论运动有多不稳定，它都不会超出一个有限的范围。2．内随机性混沌系统有它特有的属性，对于确定性系统，一般只有给它一个随机的输入，它才能产生随机的输出，但是对于存在于确定性系统中的混沌，不给它一个随机的输入，它也能产生随机的输出。如果一个系统的某些行为在某个特定的条件下，可能发生也可能不