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《基于混沌理論的電網(wǎng)售電量預測研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學術(shù)論文-天天文庫。
1、維普資訊http://www.cqvip.com第34卷第17期繼電器Vo1．34No．172006年9月1日RELAYSep．1，200663基于混沌理論的電網(wǎng)售電量預測研究曲正偉，王云靜，賈清泉(燕山大學電氣工程學院，河北秦皇島066004)摘要：對具有混沌特性的電網(wǎng)售電量時間序列重構(gòu)相空間，計算相空間的飽和嵌入維數(shù)和最大Lyapunov指數(shù)，并利用計算得到的飽和嵌入維數(shù)指導建立T—s模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測模型。采用遞階遺傳算法對T—s模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和權(quán)值進行訓練，可確定最適合的預測模型結(jié)構(gòu)，提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度
2、，使其具有良好的泛化能力。在此基礎(chǔ)上，對秦皇島電力公司售電量數(shù)據(jù)進行預測，結(jié)果表明，該方法可精確地再現(xiàn)售電量時間序列的混沌動力學行為，在可預報尺度范圍內(nèi)，能對售電量作高精度的預測，且具有很強的適應(yīng)能力。關(guān)鍵詞：混沌；模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；相空間；最大Lyapunov指數(shù)；售電量；預測中圖分類號：TM715文獻標識碼：A文章編號：1003-4897(2006)17-0063-04{(f，)}，=1，2，?，n(1)0引言其中：時間間隔為△f，將式(1)時間序列用Takens電網(wǎng)售電量預測是電力市場中的一項基本工嵌入定理重構(gòu)成m
3、維相空間作，做好售電量的預測分析工作，為供電企業(yè)提供營Y(t，)=((f)，(t+丁)，?，(t+(m一1)丁))銷決策支持，對于指導發(fā)電廠、輸配電網(wǎng)的合理運=1，2，?，P(2)行，推動電力市場的發(fā)展和建設(shè)都具有十分重要的這里丁=kAt(=1，2，?)為延遲時間，m為相意義。目前提出的很多預測算法，如時間序列法、神空間的飽和嵌入維數(shù)，式(2)構(gòu)成的m維相空間中經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、專家系統(tǒng)法等，在收斂性和適用性上均有有P=nlk一(m一1)個相點?？梢?，在重構(gòu)相空間不同程度的局限，并且由于影響售電量變化的眾多時，只要確定飽和嵌
4、入維數(shù)m和延遲時間丁即可。本隨機因素很難用數(shù)學模型描述，給預測的準確性帶文選取最大的m而得到最小的丁，即丁=At，取1。來了很大困難。任取一m構(gòu)造相空間，對所有的P個相點，若混沌是一種非線性動力學行為，混沌時間序列給定一個任意小的數(shù)，計算所有相點之間的歐氏具有內(nèi)部確定的規(guī)律性，其重構(gòu)出混沌吸引子相空距離，然后比較有多少個點對之間的距離llY(t)一間具有高精度的短期預測性，它為售電量的高精度Y(f，)ll<。把距離小于的點對數(shù)占總點對數(shù)P預測開辟了嶄新的天地。本文利用具有混沌特性的之比記作c()，即電網(wǎng)售電量時間序列
5、重構(gòu)相空間，計算重構(gòu)相空間1蘭c()=專>0(一llY(t)一Y(f，)l1)的飽和嵌入維數(shù)和最大Lyapunov指數(shù)。用相空間P1的飽和嵌入維數(shù)來指導建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測模型，其中：0()為Heaviside函數(shù)。同時采用遞階遺傳算法對預測模型的結(jié)構(gòu)和權(quán)值分在一段區(qū)域內(nèi)，當e充分小時，C()滿足如下別進行訓練，避免預測模型結(jié)構(gòu)選取的盲目性，具有關(guān)系良好的泛化能力，可精確地再現(xiàn)電網(wǎng)售電量系統(tǒng)的lnC(占)=In(C)+D1n(占)混沌非線性行為，在系統(tǒng)的可預報尺度范圍內(nèi)，能對式中：c為常數(shù)，D為一種維數(shù)：D=lim，通常
6、電網(wǎng)售電量系統(tǒng)作高精度的預測。將該方法用于秦皇島電力公司的實際數(shù)據(jù)進行計算，結(jié)果表明該方稱D為關(guān)聯(lián)維數(shù)。在雙對數(shù)坐標中得到一條法不但精度高而且通用性強。lnC()和In()曲線，曲線的直線段斜率即為D，隨著m的增大，D逐漸收斂，D收斂時對應(yīng)的維數(shù)m1基于混沌理論的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測模型即為飽和嵌入維數(shù)。1．1重構(gòu)相空間1．2最大Lyapunov指數(shù)的求取設(shè)電力系統(tǒng)售電量混沌時間序列為1)在延拓的m維相空間中取初始相點A(t。)維普資訊http://www.cqvip.com繼電器為參考點，根據(jù)下式Y(jié)(t)只含有一個未知的分
7、量x(t+)，因此存在L=rain[1ly—y，l1](3)一映射，使得求得A(t)的最近鄰點B(t)。其中rain為取x(t)=F(())，=1，2，?，凡最小函數(shù)，L,lbt表示在歐氏意義上的A(t．)與其最近由上可知，混沌時間序列內(nèi)部存有確定性函數(shù)模型，要想進行精確預測，問題的關(guān)鍵在于的求鄰點B(t．)的距離即L(t。)。2)設(shè)在t=t．+時，A(t。)點演化到A(t)取。對于具有混沌特性的時間序列建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其輸入變量的選取和相空間的飽和嵌入維數(shù)m點，同時(t)點演化~ilJB(t)點，其間距A(t)·
8、B(t)=L(t)。如用A表示在此時間內(nèi)線段的指數(shù)有著密切的關(guān)系，經(jīng)驗證明，采用等同于相空間飽和嵌入維數(shù)的輸入變量組合對非線性混沌系統(tǒng)建模，增長率，則有可有效地反映系統(tǒng)的全部動力特性，并且具有良好L(tz(f1)．2=的外推能力，即泛化能力。本文采用T—S模型At=1(單位)(4)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近。在A(t)的若干最近鄰點中找出一個滿足0角T
