[发明专利]基于改进Lyapunov指数的电力系统短期负荷预测方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及的是一种电力系统负荷预测方法，本发明也涉及一种电力系统负荷预测装置。具体地说是一种电力系统短期负荷预测方法及装置。

背景技术

在电力系统运行、控制和计划管理中，负荷预测决定了发电、输电和配电的合理安排，是电力系统规划的重要组成部分。其中，短期负荷预测最主要的应用是为发电计划程序提供数据，用来确定满足安全要求、运行约束、以及自然环境和设备限制的运行方案，对电网运行的安全性、可靠性和经济性起着重要作用。如何提高预测精度是目前研究短期负荷预测理论与方法的中心和重点，准确的短期负荷预测已成为实现电力系统管理现代化的重要内容之一。

长期以来，国内外学者对电力系统负荷预测理论进行了广泛而深入的研究，提出了许多有效的方法，如回归分析法，时间序列法，神经网络法，小波分析法等。然而在实际问题中，短期电力负荷往往表现为非线性，近年来，基于混沌理论的非线性时间序列预测模型在日负荷预测中的应用引起了人们的广泛兴趣，越来越多的基于混沌理论的预测方法应用于电力系统短期负荷预测。其中，基于最大Lyapunov指数预测法以其简单的原理、较小的计算量得到了较为广泛的应用。但在某些实际预测中,该方法然存在预测精度不高的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种预测精度更高的基于改进Lyapunov指数的电力系统短期负荷预测方法。本发明的目的还在于提供一种预测精度更高的基于改进Lyapunov指数的电力系统短期负荷预测装置。

本发明的目的是这样实现的：

本发明的基于改进Lyapunov指数的电力系统短期负荷预测方法包括如下步骤：

(1)对电网的负荷数据进行采集和处理，形成可用的负荷时间序列{x(t),t=1,2…,N}，其中，N为负荷序列长度；

(2)对于负荷时间序列{x(t),t=1,2…,N}，利用自相关函数法计算延迟时间τ、利用G-P算法计算嵌入维数m；

(3)根据所求的延迟时间τ和嵌入维数m进行相空间重构，

X(t)=[x(t),x(t+τ),…,x(t+(m-1)τ)]^T，t=1,2,…,M，M=N-(m-1)τ；

(4)利用改进小数据量法计算重构相空间相轨迹的最大Lyapunov指数λ；

所述改进小数据量法，是在计算最大Lyapunov指数过程中，取多个初始相点的演化过程，让邻近轨道随时间演变多步，并取多个局部发散率的平均值；

(5)确定预测中心点X(M)，在重构相空间寻找预测中心点的最近邻点X(K)，并利用欧几里德公式计算两相点间的距离L₀，

L₀=||X(M)-X(K)||；

(6)确定最近邻点X(K)的下一演化点X(K+1)，则X(M+1)的预测值为：

||X(M+1)-X(M)||=||X(K+1)-X(K)||e^λ

式中，只有X(M+1)的最后一个分量x(N+1)未知，则x(N+1)的预测值为：