电力短期负荷的混沌局域关联性预测

• 作者: 刘凡 周湶 孙才新 张晓星 雷绍兰
• 来源期刊: 重庆大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌 短期负荷预测 局域线性预测 关联度 欧氏距离
• 年，卷（期）: 2005,（5）
• 所属期刊栏目: 电气·热能·材料工程
• 页码范围: 24-27,35
• 页数: 5页
• 分类号: TM715
• 字数: 3263字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-582X.2005.05.007

摘要

在混沌局域预测中,相空间最近邻域点的确定通常采用欧氏距离法,其预测精度在很大程度上取决于所确定的最近邻域点性态,然而距离最近并不一定意味着预测效果最好,当该邻域存在伪近邻点或系统具有高嵌入维数时某些邻域点的演化轨迹在一步或多步后会远离预测点,究其原因是欧氏距离难以反映最邻近点与预测状态的关联程度.因此,作者提出了将欧氏距离和关联度相结合的思想,并将该方法应用于电力短期负荷预测,结果显示该方法能有效地提高预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙才新	重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室	379	13536	63.0	93.0
2	张晓星	重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室	100	2498	29.0	46.0
3	刘凡	重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室	10	272	10.0	10.0
4	雷绍兰	重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室	19	696	13.0	19.0
6	周湶	重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室	55	1883	27.0	42.0