基于混沌理论的电力系统短期负荷预测的局域模型

摘要

短期负荷预测是电力系统调度的基础,其预测精度直接影响系统运行的安全性和经济性。传统预测方法在对影响负荷的不确定因素的模拟方面主要采用概率方法和模糊集方法,有局限性。为此,仍然有必要探索新的、更合适的方法。在此背景下,考虑采用混沌时间序列来进行短期负荷预测。首先,利用混沌时间序列理论对负荷时间序列进行相空间重构,同时提取吸引子的分形维数,结果表明负荷时间序列具有混沌特性;并通过分析时间序列连续功率谱和计算最大Lyapunov指数,进一步证实了短期电力负荷时间序列具有混沌特性。之后,通过采用局域线性预测模型和广义自由度方法确定最近邻域点数,来进行短期负荷预测。最后,以某实际电力系统2007年3月1日至5月14日的负荷数据作为历史样本,对次日的负荷进行预测,说明了所提出的方法的基本特征。