[发明专利]一种电力日负荷的混沌卡尔曼滤波模型安全监控预测方法

权利要求书

1. 一种电力日负荷的混沌卡尔曼滤波模型安全监控预测方法，所述方法其特征是：依序包括如下步骤或特征：

 A 采集电力系统日负荷数据构成日负荷时间序列；

B 分析电力系统日负荷时间序列的混沌特性，计算日负荷序列的饱和关联维数；

C 对混沌时间序列，选取合适的嵌入维数m和延迟时间τ，重构m维混沌相空间，得到                                                个相点；

D 以相点为状态变量建立系统的状态空间模型；

 E 设定递推初始条件：状态，均方误差阵；

 F 预测均方误差阵：；

G 计算卡尔曼增益：；

H 计算均方误差阵：；

I  预测状态： ；

J  对预测值进行滤波处理：

；

K 迭代次数k=k+1，递推未完再返回到第（4）步继续，直到预测完成。

2.权利要求1所述一种电力日负荷的混沌卡尔曼滤波模型安全监控预测方法，其特征是所述D步骤依序包括如下步骤或特征：

A 系统的状态方程为：

   (1)

B 系统的输出方程为：

                      (2)

C 状态转移矩阵：

                                              (3)。

3.权利要求2所述一种电力日负荷的混沌卡尔曼滤波模型安全监控预测方法，其特征是所述B步骤系统的输出方程中，模型噪声和观测噪声为高斯白噪声，相互独立且与初始状态无关，模型误差协方差阵Q和观测误差协方差阵R为半正定阵。

4.权利要求2所述一种电力日负荷的混沌卡尔曼滤波模型安全监控预测方法，其特征是所述C步骤状态转移矩阵具有以下特征：

A 式中的各分量为非时变参数，由已知的多组观测数据用最小二乘法来估计；

B 误差协方差阵Q和R初步确定为常数阵后，在程序调试中优选；

C 设模型噪声的分配阵为单位阵。

5.权利要求1所述一种电力日负荷的混沌卡尔曼滤波模型安全监控预测方法，其特征是所述E步骤中系统初值对递推影响不大，会很快收敛到与初值无关的估计值上。

6.权利要求1所述一种电力日负荷的混沌卡尔曼滤波模型安全监控预测方法，其特征是所述G步骤计算卡尔曼增益时，其中。