[发明专利]基于改进Lyapunov指数的电力系统短期负荷预测方法及装置

权利要求书

1.一种基于改进Lyapunov指数的电力系统短期负荷预测方法，其特征是包括如下步骤：

(1)对电网的负荷数据进行采集和处理，形成可用的负荷时间序列{x(t),t=1,2…,N}，其中，N为负荷序列长度；

(2)对于负荷时间序列{x(t),t=1,2…,N}，利用自相关函数法计算延迟时间τ、利用G-P算法计算嵌入维数m；

(3)根据所求的延迟时间τ和嵌入维数m进行相空间重构，

X(t)=[x(t),x(t+τ),…,x(t+(m-1)τ)]^T，t=1,2,…,M，M=N-(m-1)τ；

(4)利用改进小数据量法计算重构相空间相轨迹的最大Lyapunov指数λ；

所述改进小数据量法，是在计算最大Lyapunov指数过程中，取多个初始相点的演化过程，让邻近轨道随时间演变多步，并取多个局部发散率的平均值；

(5)确定预测中心点X(M)，在重构相空间寻找预测中心点的最近邻点X(K)，并利用欧几里德公式计算两相点间的距离L₀，

L₀=||X(M)-X(K)||；

(6)确定最近邻点X(K)的下一演化点X(K+1)，则X(M+1)的预测值为：

||X(M+1)-X(M)||=||X(K+1)-X(K)||e^λ

式中，只有X(M+1)的最后一个分量x(N+1)未知，则x(N+1)的预测值为：

x(N+1)=x(K+1+(m-1)τ)±((L0*exp(λ))2-Σi=0m-1(x(M+1+iτ)-x(K+1+iτ))2)12;]]>

(7)判断预测值的正、负取值。