基于混沌时间序列和神经网络的电力短期负荷预测.pdfVIP

维普资讯 第 21卷第4期 长 沙 电 力 学 院 学 报 ( 自 然 科 学 版 ) V01．21 No．4 2006年 11月 JOURNALOFCHANGSHAUNIVERSITYOFELECTRICPOWER(NATURALSCIENCE) NoY．2 O O 6 基于混沌时间序列和神经网络的电力短期负荷预测 李如琦，孙 艳，孙志媛 (广西大学 电气工程学院，广西南宁 530004) 摘 要：提出一种将混沌时间序列和神经网络相结合的短期负荷预测方法，利用混沌理论重构相空间的吸引子， 然后用BP神经网络来拟合空间吸引子的演化，同时利用空间欧氏距离来选取神经网络的输人样本，实例预测结果 表明所提出方法的有效性和可行性． 关 键 词：混沌时间序列；短期负荷预测；神经网络；欧氏距离；嵌人维数 中图分类号：TM715 文献标识码：A 文章编号：1006—7140(2006)04—0056—40 Short-term LoadForecastingBasedon ChaoticTimeSeriesandNeuralNetworks LIRu—qi，SUN Yah，SUN Zhi—yuan (SchoolofElectricalE-sincering，GnangxiUniversity，Nanning530004，China) Abstract：A methodofshort—term load forecastingbasedon chaotictime seriesandneuralnetworksiS presentedinthispaper．Firstly，attractors inphasespacesusingchaotichteoryisreconstructed．Second— ly，hteattractor’SevolvementusingBPneuralnewtorksismade，andhteneuralnewtork’SinputdataU— singEucliddistance iseslected．Theresultnaalysisofhtepracticalexamplesshow htathtepropoesd met}lodiSeffectivenadfeasible． Keywords：chaotictimeseries；short—term loadforecasting；neuralnetwork；Eucliddistance；embed— dingdimension 短期负荷预测…是调度安排开停机计划的基 经济效益．负荷预测精度越高，越有利于提高发电设 础 ，尤其是近年来随着电力市场竞争机制的引 备的利用率和经济调度的有效性．目前，常见的短期 入，准确的短期负荷预测能给电力系统带来巨大的 负荷预测方法有：时间序列分析法，灰色预测法，神 收稿 日期：2006—09—07 作者简介：李如琦 (1959一)，女，副教授，硕士生导师，本科，主要从事电力系统规划、电力系统分析与计算研究． 维普资讯 第2l卷第4期 李如琦，等：基于混沌时间序列和神经网络的电力短期负荷预测 57 经网络法 】，模糊预测法 [4]，小波分析法等．由于电 率为P( ，+)，其中概率P()和P(“)可通过 力系统负荷实际上是一个受温度，湿