[发明专利]一种电力日负荷的混沌卡尔曼滤波模型安全监控预测方法

摘要

本发明涉及一种电力日负荷的混沌卡尔曼滤波模型安全监控预测方法，以电力日负荷为研究对象，基于混沌理论，耦合卡尔曼滤波的非线性预测方案，并应用到实际预测和安全监测中的物理建模分析方法。其技术方案如下：A.采集电力日负荷数据构成时间序列；B.分析电力系统日负荷时间序列的混沌特性；C.重构负荷相空间，得到空间相点；D.以相点为状态变量建立系统的状态空间模型；E.设定递推初始条件；F.预测均方误差阵；G.计算卡尔曼增益；H.计算均方误差阵；I.预测状态；J.对预测值进行滤波处理，直到预测完成。本发明说明电力日负荷具有混沌特性，耦合模型的预测精度高，能有效监测电力日负荷变化规律从而保障电力系统的安全经济运行。

主权项

1. 一种电力日负荷的混沌卡尔曼滤波模型安全监控预测方法，所述方法其特征是：依序包括如下步骤或特征： A 采集电力系统日负荷数据构成日负荷时间序列；B 分析电力系统日负荷时间序列的混沌特性，计算日负荷序列的饱和关联维数；C 对混沌时间序列，选取合适的嵌入维数m和延迟时间τ，重构m维混沌相空间，得到个相点；D 以相点为状态变量建立系统的状态空间模型；E 设定递推初始条件：状态，均方误差阵；F 预测均方误差阵：；G 计算卡尔曼增益：；H 计算均方误差阵：；I  预测状态：；J  对预测值进行滤波处理：；K 迭代次数k=k+1，递推未完再返回到第（4）步继续，直到预测完成。