短期电力负荷预报间隔采样混沌模型

• 作者: 曹一家 杜杰 郁云 陆金桂
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电力负荷预测 最大Lyapunov指数预报模式 预测时限 互信息
• 年，卷（期）: 2006,（10）
• 所属期刊栏目: 电力系统
• 页码范围: 28-32
• 页数: 5页
• 分类号: TM73
• 字数: 4336字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0258-8013.2006.10.006

摘要

现有研究工作表明电力系统负荷数据具有弱混沌性.在负荷预测混沌建模方法中,Lyapunov指数预报模式具有理论基础强、模型简单、预测精度高等优点,但预测时限受负荷吸引子最大Lyapunov指数限制.针对Lvapunov指数预报模式的不足,提出了k-△t间隔采样混沌模型,首先将原始负荷序列分解为多个不相交的子序列,然后对各个子序列分别建立Lyapunov指数预报模型.改进了求解最大Lyapunov指数的方法,探讨了原始负荷序列最大可分解子序列数目的确定依据.数值实验结果表明文中提出的模型能有效地提高负荷预测精度、增加预测时限.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹一家	浙江大学电气工程学院	153	8711	49.0	88.0
2	陆金桂	南京工业大学自动化学院	96	717	14.0	23.0
3	杜杰	南京工业大学自动化学院	8	98	6.0	8.0
4	郁云	南京工业大学自动化学院	3	48	3.0	3.0