一种电力小时负荷的混沌线性回归模型安全监控预测方法

摘要

本发明涉及一种电力小时负荷的混沌线性回归模型安全监控预测方法，即以电力小时负荷为研究对象，基于混沌理论，重构电力负荷相空间，探讨负荷相空间的非线性预测方案，应用到实际预测和安全监控中的物理建模分析方法。其技术方案如下：A、按照全年365天每天24小时整点提取电力负荷，组成电力小时负荷时间序列；B、求取序列的自相关函数；C、求取序列的饱和关联维数；D、求取序列的Kolmogorov测度熵；E、由此线性回归模型，可预测出时间步长T以后的状态。本发明说明电力小时负荷具有混沌特性，混沌线性回归模型对其预测的精度令人满意，能有效监测电力小时负荷变化规律从而保障电力系统的安全经济运行。

主权项

1.一种电力小时负荷的混沌线性回归模型安全监控预测方法，其特征在于：所述方法依序包括的具体步骤为：A、按照全年365天每天24小时整点提取电力负荷，组成电力小时负荷时间序列；B、求取电力小时负荷序列的自相关函数；C、求取电力小时负荷序列的饱和关联维数；D、求取电力小时负荷的Kolmogorov测度熵；E、对于电力小时负荷时间序列为：以前述的饱和关联维数m和延迟时间τ，重构其相空间为：其中N=n-(m-1)*τ为向量序列的长度；F、设置一个预测起始状态点为，与最相似(邻近)相点的原则遵循以下原则：以距离排序在历史相点中寻找出其k个相似相点，相似相点的状态相量为（其中i=1~k）；G、在电力小时负荷相空间中，状态点为的k个相似相点，与经过演化步长T后的状态之间在一个局域范围内满足线性关系：A，B用最小二乘法估计；H、状态点为的演化也满足这样相似的规律：由此线性回归模型，可预测出起始状态经过时间步长T以后的状态。