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电力系统短期负荷预测的非线性混沌改进模型

THE NON-LINEAR CHAOTIC IMPROVED MODEL OF THE ELECTRIC POWER SYSTEM SHORT-TERM LOAD FORECASTING

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【作者】 吕金虎占勇陆君安

【Author】 L Jin hu 1, ZHAN Yong 2, LU Jun an 2 (1.Academy of Mathematics & Systems Sciences, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080, China; 2.Wuhan University, Wuhan 430072, China)

【机构】 中国科学院数学与系统科学研究院应用数学研究所!北京100080武汉大学!湖北省武汉市430072

【摘要】 改进了文 [1]中负荷数据序列的Lyapunov指数计算方法 ,提高了Lyapunov指数的计算精度并增强了可靠性。这种建立在非线性混沌改进模型基础上的预测方法不仅对小数据组可靠 ,而且计算量小、相对容易操作。通过对华东某电网实际负荷数据进行的预测显示 ,精度明显优于文 [1]中的方法 ,且具有较强的自适应能力和通用性。

【Abstract】 The calculation method of Lyapunov exponent for the load time series in [1] is improved. Furthermore, the calculating precision and reliability are increased. The forecasting method based on non linear chaotic model is not only reliable to small data sets, but also of little account amount and easy to handle. The short term load forecasting of a certain electric network in East China shows that the precision outgoes the method in [1],and the improved method has adaptive ability itself and general use.

【关键词】 负荷预测混沌Lyapunov指数CC方法
【Key words】 load forecastingchaosLyapunov exponentC C method
【基金】 煤燃烧国家重点实验室开放基金资助项目! (970 8)
  • 【文献出处】 中国电机工程学报 ,Proceedings of the Csee , 编辑部邮箱 ,2000年12期
  • 【被引频次】137
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