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文檔簡介
1、在電力系統(tǒng)現(xiàn)代化管理,乃至整個國民經(jīng)濟的發(fā)展中,電力負荷預報都具有不可忽視的重要意義,尤其是準確的短期電力負荷預報。它是能量管理系統(tǒng)的重要組成部分,是電力調(diào)度、制定電價的基礎,是電力系統(tǒng)安全、經(jīng)濟、可靠運行的前提。研究負荷特性、分析負荷理論、優(yōu)化預報算法、提高預報精度、建立高效實用的負荷預報模型已成為當前電力系統(tǒng)負荷預報中十分重要的課題。
本文主要針對電力系統(tǒng)短期負荷的預報方法及其預報模型的建立進行了研究,在對負荷時間序列分析
2、的基礎上,分別建立了基于電力負荷量測序列的自適應AR模型、基于電力負荷量測序列的混沌預報模型、組合最優(yōu)預報模型。
對于電力負荷量測序列自適應AR模型的建模及參數(shù)估計過程中,采用三種不同的模型估計的遞推算法,即基于最小二乘方法、基于Wiener濾波理論的方法、基于Kalman濾波理論的方法。在建立基本預報模型的基礎上加以改進,對各模型的預報效果進行分析比較,得出最優(yōu)模型。
對于建立基于混沌時間序列相空間重構的預報模型,
3、首先對延遲時間、嵌入維數(shù)、最大Lyapunov指數(shù)等參數(shù)的多種計算方法進行分析和改進。然后利用所求的參數(shù)建立基于最大Lyapunov指數(shù)預報模型,將改進的歐幾里德距離公式運用到建模過程中,使預報精度大大提高。將Kalman濾波理論引入到混沌時間序列中,提出混沌Kalman濾波預報方法,利用相點演化關系,直接建立混沌系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型,利用Kalman濾波自身具有的實時校正技術,對具有混沌特性的電力系統(tǒng)負荷序列,進行相點演化的實時遞推預報
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