[发明专利]一种基于混沌理论的电力负荷多时间尺度分析及预测方法

摘要

本发明涉及一种基于混沌理论的电力负荷多时间尺度分析及预测方法，包括步骤：A.已知每年电力用电负荷总量构成一个时间序列，以及每月用电负荷总量构成另一个时间序列；B.求取电力年负荷分解到12个月的月负荷的分解系数；C.对于分解系数序列，用自相关函数法确定最佳延迟时间τ，用饱和关联维数法确定最佳嵌入维数m，重构分解系数的相空间；D.预测分解系数的混沌相空间；E.电力年负荷值已知，从上一步预测出的一年12个月的分解系数乘以年负荷量即得每月用电负荷量。本发明说明电力月负荷具有混沌特性，其预测精度令人满意，能有效监测电力负荷变化规律从而保障电力系统的安全经济运行。

主权项

一种基于混沌理论的电力负荷多时间尺度分析及预测方法，其特征是所述方法依序包括如下步骤或特征：A.已知每年电力用电负荷总量构成一个时间序列，以及每月用电负荷总量构成另一个时间序列；B.求取电力年负荷分解到12个月的月负荷的分解系数；C.对于分解系数序列，用自相关函数法确定最佳延迟时间τ，用饱和关联维数法确定最佳嵌入维数m，重构分解系数的相空间：Y1＝(x1，x1+τ，...，x1+(m‑1)τ)TY2＝(x2，x2+τ，...，x2+(m‑1)τ)T...     ...       ...YN＝(xN，xN+τ，…，xN+(m‑1)τ)T其中N＝n‑(m‑1)*τ为向量序列的长度；D.预测分解系数的混沌相空间；E.电力年负荷值已知，从上一步预测出的一年12个月的分解系数乘以年负荷量即得每月用电负荷量。