[发明专利]一种电力负荷的混沌相空间神经网络模型安全监测方法无效
| 申请号： | 201210360794.3 | 申请日： | 2012-09-21 |
| 公开（公告）号： | CN102915511A | 公开（公告）日： | 2013-02-06 |
| 发明（设计）人： | 李眉眉;第宝锋;黄正文;柯玲;丁晶 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06Q50/06 | 分类号： | G06Q50/06;G06N3/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610065 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种电力负荷的混沌相空间神经网络模型安全监测方法，以电力日负荷为研究对象，基于混沌理论，重构相空间，探讨负荷相空间中的非线性预测方案，然后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.采集电力系统日负荷数据构成时间序列；B.求取序列的自相关函数；C.计算日负荷序列的饱和关联维数，证明序列的混沌特性；D.建立电力负荷的多维相空间，构成学习样本和教师值；E.确定神经网络结构；F.数据的归一化处理；G.网络的学习；H.输出预测值；I.神经网络输出值还原成实际负荷值。本发明说明电力负荷具有混沌特性，模型的预测精度较高，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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 电力 负荷 混沌 相空间 神经网络 模型 安全 监测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种电力负荷的混沌相空间神经网络模型安全监测方法，其所述方法特征是：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. 求取四川省电力日负荷的自相关函数；C. 计算日负荷序列的饱和关联维数，从而证明序列的混沌特性；D. 建立电力负荷混沌时间序列的多维相空间，构成学习样本和教师值； E. 确定神经网络结构；F. 数据的归一化处理； G. 网络的学习； H. 预测模型；I. 用变换![]()
对神经网络输出[0，1]区间的值还原成实际负荷值。
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