基于混沌理論的電網(wǎng)售電量預(yù)測(cè)研究

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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(yù)測(cè)研究曲正偉，王云靜，賈清泉(燕山大學(xué)電氣工程學(xué)院，河北秦皇島066004)摘要：對(duì)具有混沌特性的電網(wǎng)售電量時(shí)間序列重構(gòu)相空間，計(jì)算相空間的飽和嵌入維數(shù)和最大Lyapunov指數(shù)，并利用計(jì)算得到的飽和嵌入維數(shù)指導(dǎo)建立T—s模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。采用遞階遺傳算法對(duì)T—s模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和權(quán)值進(jìn)行訓(xùn)練，可確定最適合的預(yù)測(cè)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(duì)秦皇島電力公司售電量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果表明，該方法可精確地再現(xiàn)售電量時(shí)間序列的混沌動(dòng)力學(xué)行為，在可預(yù)報(bào)尺度范圍內(nèi)，能對(duì)售電量作高精度的預(yù)測(cè)，且具有很強(qiáng)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(yù)測(cè)中圖分類號(hào)：TM715文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1003-4897(2006)17-0063-04{(f，)}，=1，2，?，n(1)0引言其中：時(shí)間間隔為△f，將式(1)時(shí)間序列用Takens電網(wǎng)售電量預(yù)測(cè)是電力市場(chǎng)中的一項(xiàng)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(yù)測(cè)分析工作，為供電企業(yè)提供營(yíng)Y(t，)=((f)，(t+丁)，?，(t+(m一1)丁))銷決策支持，對(duì)于指導(dǎo)發(fā)電廠、輸配電網(wǎng)的合理運(yùn)=1，2，?，P(2)行，推動(dòng)電力市場(chǎng)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(shí)間，m為相意義。目前提出的很多預(yù)測(cè)算法，如時(shí)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(gè)相點(diǎn)?？梢?jiàn)，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(shí)，只要確定飽和嵌

4、入維數(shù)m和延遲時(shí)間丁即可。本隨機(jī)因素很難用數(shù)學(xué)模型描述，給預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性帶文選取最大的m而得到最小的丁，即丁=At，取1。來(lái)了很大困難。任取一m構(gòu)造相空間，對(duì)所有的P個(gè)相點(diǎn)，若混沌是一種非線性動(dòng)力學(xué)行為，混沌時(shí)間序列給定一個(gè)任意小的數(shù)，計(jì)算所有相點(diǎn)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(gè)點(diǎn)對(duì)之間的距離llY(t)一間具有高精度的短期預(yù)測(cè)性，它為售電量的高精度Y(f，)ll<。把距離小于的點(diǎn)對(duì)數(shù)占總點(diǎn)對(duì)數(shù)P預(yù)測(cè)開(kāi)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(shí)間序列

5、重構(gòu)相空間，計(jì)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(lái)指導(dǎo)建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，其中：0()為Heaviside函數(shù)。同時(shí)采用遞階遺傳算法對(duì)預(yù)測(cè)模型的結(jié)構(gòu)和權(quán)值分在一段區(qū)域內(nèi)，當(dāng)e充分小時(shí)，C()滿足如下別進(jìn)行訓(xùn)練，避免預(yù)測(cè)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(yù)報(bào)尺度范圍內(nèi)，能對(duì)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(yù)測(cè)。將該方法用于秦皇島電力公司的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果表明該方稱D為關(guān)聯(lián)維數(shù)。在雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)中得到一條法不但精度高而且通用性強(qiáng)。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(shí)對(duì)應(yīng)的維數(shù)m1基于混沌理論的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)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(shí)間序列為1)在延拓的m維相空間中取初始相點(diǎn)A(t。)維普資訊http://www.cqvip.com繼電器為參考點(diǎn)，根據(jù)下式Y(jié)(t)只含有一個(gè)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(diǎn)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(shí)間序列內(nèi)部存有確定性函數(shù)模型，要想進(jìn)行精確預(yù)測(cè)，問(wèn)題的關(guān)鍵在于的求鄰點(diǎn)B(t．)的距離即L(t。)。2)設(shè)在t=t．+時(shí)，A(t。)點(diǎn)演化到A(t)取。對(duì)于具有混沌特性的時(shí)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(diǎn)，同時(shí)(t)點(diǎn)演化~ilJB(t)點(diǎn)，其間距A(t)·

8、B(t)=L(t)。如用A表示在此時(shí)間內(nèi)線段的指數(shù)有著密切的關(guān)系，經(jīng)驗(yàn)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(duì)非線性混沌系統(tǒng)建模，增長(zhǎng)率，則有可有效地反映系統(tǒng)的全部動(dòng)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(diǎn)中找出一個(gè)滿足0角T