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基于混沌神经网络的电力负荷短期预测

作　者: 马轶东
导　师: 何怡刚
学　校: 湖南大学
专　业: 电工理论与新技术
关键词: 短期负荷预测混沌相空间重构神经网络 BP算法两步搜索法曲线平滑
分类号: TM715
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

电力系统的短期负荷预测是电力系统运行调度中一项非常重要的工作。由于电力系统是一个具有动态特性的大系统,随着我国电力事业及电力市场的深入发展,电网管理日趋现代化,负荷预测问题的研究也越来越引起人们的注意,并已成为现代电力系统科学中的一个重要领域。本文首先对混沌的发展历程,相空间重构理论的原理进行介绍和阐述,比较了几种计算相空间重构参数方法的特点。在电力负荷时间序列的分析预测中通过相空间重构引入混沌理论,在这个相空间中恢复原有动力学系统,研究其吸引子的性质。其次,本文介绍了神经网络的发展及其在电力系统中的应用,BP算法的理论基础。如何根据电力系统短期负荷预测的特征构造合理的预测模型,特别是神经网络的选取是重点和难点。再次,由于负荷预测中参考临域的选择对于预测的精度有很大的影响,本文在总结归纳前人研究的基础上提出了使用“两步搜索法”来取代传统的欧式距离方法。在神经网络训练样本的选择时采用该方法,建立基于混沌神经网络的电力负荷短期预测模型,并使用深圳市的负荷数据完成了Matlab仿真实验,仿真结果分析表明该模型具有良好的预测精度。最后,本文根据预测出的电力负荷曲线三次多项式模型推导出数据曲线平滑公式,对预测结果进行数据处理,剔除预测曲线上的小毛刺,使预测结果具有更好的鲁棒性。通过实例分析证明其能进一步提高负荷预测的精度。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
第1章绪论  9-17
  1.1 课题研究的背景与意义  9-10
  1.2 电力负荷预测动态及综述  10-16
    1.2.1 负荷预测方法综述  10-15
    1.2.2 短期负荷预测存在的问题  15-16
  1.3 本文主要工作  16-17
第2章混沌学时间序列分析方法的若干理论  17-35
  2.1 混沌理论及其发展  17-19
  2.2 Lyapunov指数(李雅谱诺夫指数)  19
  2.3 分形与分维  19-22
  2.4 熵  22-23
  2.5 混沌吸引子  23-24
  2.6 重构相空间理论  24-32
  2.7 混沌时间序列的识别  32-33
  2.8 本章小结  33-35
第3章电力负荷时间序列混沌特性分析  35-45
  3.1 整点负荷时间序列  35-36
  3.2 混沌识别  36-38
    3.2.1 Wolf法  36-37
    3.2.2 小数据量法  37-38
  3.3 相空间时间延迟τ的选取  38-40
    3.3.1 自相关函数法  38-40
  3.4 嵌入维数的确定  40-41
    3.4.1 饱和关联维数(G-P)法  40-41
  3.5 参考邻域的选取  41-43
  3.6 混沌时间序列预测方法  43-44
  3.7 本章小结  44-45
第4章基于神经网络的电力短期负荷混沌预测模型  45-53
  4.1 人工神经网络及其在电力系统中的应用  45-46
    4.1.1 人工神经网络在电力系统中的应用  45-46
  4.2 S形函数的前馈多层NN模型  46-49
    4.2.1 NN的基本特征和类型  46-47
    4.2.2 S形函数的前馈多层NN模型  47
    4.2.3 BP算法  47-49
  4.3 负荷数据的预处理方法  49-50
    4.3.1 数据修正  49-50
    4.3.2 初始值的处理  50
  4.4 建立基于BP神经网络的混沌预测模型  50-52
  4.5 本章小结  52-53
第5章预测结果的数据处理  53-58
  5.1 预测结果的平滑处理  53-54
  5.2 实例仿真验证  54-57
  5.3 本章小结  57-58
结论与展望  58-60
参考文献  60-63
致谢  63-64
附录A (攻读学位期间所发表的学术论文目录)  64

基于混沌神经网络的电力负荷短期预测

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