关于混沌神经网络的电力负荷短期预测.pdf

硕上学位论文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。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; 曲线平滑基于混沌神经网络的电力负荷短期预测 Abstract Electric short—term loadforecasting is aquite important work inthe Power System. As Power System is a huge system having a dynamic behavior,and with the development ofpower market,the research ofloadforecasting hasattractedmore and more people’S attention e an important field ofmodem power system. Inthebeginning article,we will see theintroduction and presentation for thedevelopment ofchaos and phase—space reconstruction theories,and pare of several methods puting thephase-space reconstruction isfound thatthephase—space reconstruction leads chaotic theory into power loadtime series analysis,renews theformerly dynamics system inthephase-space,and helps to research chaotic attracts. Secondly,it e withthedevelopment work anditsapplication inpower system,the elements of BP arithmetic,and then,the way how to construct logical forecasting model based on the character ofshort-term load forecasting, especially,the choose of work. Then,due to the reference fieldhas great effect on the precision of load forecasting,along with thesummarized from previous studies,this article presents a “two step search”method toreplace Euclid thismethod on selecting work’S input bining chaotic multi-step forecasting model based on work,then,we can find thismodel hasbettereffect on forecasting through analyzing theload data ofShe