电力短期负荷的多变量混沌预测方法

• 作者: 刘凡 周湶 孙才新 邓群 雷绍兰
• 来源期刊: 高电压技术
• 学科: 工学
• 关键词: 短期负荷预测 混沌 多变量时间序列 径向基函数神经网络
• 年，卷（期）: 2005,（12）
• 所属期刊栏目: 高压电力系统运行管理
• 页码范围: 69-72
• 页数: 4页
• 分类号: TM715
• 字数: 3123字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6520.2005.12.025

摘要

为提高电力短期负荷预测精度和充分利用混沌短期预测优势,拓展单变量时间序列相空间重构到多变量时间序列中,相空间重构了由历史负荷及其相关因素序列所构成的多变量时间序列,计算了多变量时间序列的嵌入维数和延迟时间并用RBF神经网络预测负荷.研究表明多变量重构相空间技术的预测效果优于单变量重构.

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	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
3	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
5	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
8	邓群	重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室	5	129	4.0	5.0