基于相空间重构和Chebyshev正交基神经网络的短期负荷预测

• 作者: 朱开成 杨胡萍 王承飞 胡奕涛
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌理论 相空间重构 Chebyshev 神经网络 短期负荷预测
• 年，卷（期）: 2012,（24）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 95-99
• 页数: 5页
• 分类号: TM715
• 字数: 2659字
• 语种: 中文

摘要

电力系统短期负荷数据具有明显的混沌特性.在讲述混沌中相空间重构的相关理论后,计算了算例中需要用到的延迟时间和嵌入维数.根据正交多项式优越的泛化和预测性能,在简单介绍Chebyshev正交基函数后,构建了单输入Chebyshev正交基神经网络预测模型.由于重构后的相空间中每个相点的分量个数不止一个,故所构建的单输入预测模型无法满足要求.为此,在单输入的基础上,设计了基于相空间重构的多输入Chebyshev正交基神经网络动态预测模型,将该模型运用到短期负荷预测中,取得了很高的精度和很好的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡奕涛	南昌大学信息工程学院	9	58	4.0	7.0
2	杨胡萍	南昌大学信息工程学院	29	217	8.0	14.0
3	王承飞	南昌大学信息工程学院	1	16	1.0	1.0
4	朱开成		1	16	1.0	1.0