日高峰电力负荷预测方法的应用研究.pdfVIP

箜丝鲞篁 塑 湖 北 电 力 V0o1．32№5 2008年 10月 ct．2008 日高峰电力负荷预测方法的应用研究 吴治昊 (湖北省 宜昌供 电公司，湖北 宜昌 443000) [摘 要] 文章探索了小波分解、混沌时间序列相空间重构和Volterra自适应滤波器在 电力 日高 峰负荷预测方面的应用。利用小波多分辨率分析的特点，对 实际日高峰负荷数据序列进行小波分解，分 别对每一个小波尺度进行相空间重构 ，并利用Voherra滤波器进行 多步预测 ，最后将 小波尺度 空间进行 重构得到预测结果。 [关键词] 小波；混沌时间序列；Voherra自适应滤波器；电力高峰负荷 ；预测 [中图分类号]TM715 [文献标识码]A [文章编号]1006-3986f2008)05-0012·03 StudyonApplicationMethod ofDailyPeakLoadPrediction WuZhi．hao (HubeiYichangElectricPowerSupplyCompany，Yichang443000，China) [Abstract]Thisarticleexploreddecomposingwithwavelet，phasespacereconstructionofchaotictimeseries andVoherraadaptivefilterin predictionofdailyelectricalpeakload．Usingmultiresolutionwaveletanalysis decomposestheactualdatasequenceofthe dailyelectricalpeak loadwavelet，and respectively，reconstructs phasespaceforeachwavelet—scalereconstruction．UsingVolterrafilterpredictsitwithmulti—step，andfinally reconsturctswavelet-scalespacetogettheforecast．Actualforecastresultsshowed thatthismethod increases theaccuracyofforecast，andhasstronganti—noiseability，enhancingthetraditionalforecastingperformancein electricalload． [Keywords]wavelet；chaotictimesseries；Voherraadaptivetilers；electricalpeakload；prediction 负荷预测在电力系统中具有重要意义。准确预 13间连续 的24个 日高峰负荷数据作为检验预测正 i贝电力系统 日高峰负荷有助于合理进行电网调度与 确性 的客观标准。这些数据全部提取 自宜 昌地区电 供 电服务资源配置 ，保障 电网的安全稳定和供 电服 网的 SCADA系统。图 1为 1024个 高峰电力负荷 务的质量 ，提高经济效益和社会效益 ，本方法也可用 的原始数据图。 于预测用户负荷 ，能够甄别用户 的非正常用电状况 。 本文探索了基于小波和混沌 的Volterra自适应滤波 器在电力负荷预测方面的应用。由于小波能够对数 据序列进行多尺度分解 ，提取原始数据中的趋势项、 周期项和随机项 ，能对原始数据序列进行平滑处理 ； 混沌序列 的相空间重构能够透过复杂的数据波动现 象，在相空间中展现规律性 ；而 Voterra自适应滤波 器能够拟合预测绝大部分 的非线性序列 ，而且具有 不错的抗噪声干扰能力。有机结合这 3种方法对于