[发明专利]一种基于混沌理论的电力负荷多时间尺度分析及预测方法

权利要求书

1.一种基于混沌理论的电力负荷多时间尺度分析及预测方法，其特征是所述方法依序包括如下步骤或特征：

A.已知每年电力用电负荷总量构成一个时间序列，以及每月用电负荷总量构成另一个时间序列；

B.求取电力年负荷分解到12个月的月负荷的分解系数；

C.对于分解系数序列，用自相关函数法确定最佳延迟时间τ，用饱和关联维数法确定最佳嵌入维数m，重构分解系数的相空间：

Y₁＝(x₁，x_1+τ，...，x_1+(m-1)τ)^T

Y₂＝(x₂，x_2+τ，...，x_2+(m-1)τ)^T

...     ...       ...

Y_N＝(x_N，x_N+τ，…，x_N+(m-1)τ)^T

其中N＝n-(m-1)*τ为向量序列的长度；

D.预测分解系数的混沌相空间；

E.电力年负荷值已知，从上一步预测出的一年12个月的分解系数乘以年负荷量即得每月用电负荷量。

2.权利要求1所述一种基于混沌理论的电力负荷多时间尺度分析及预测方法，其特征是所述B步骤求取电力年负荷分解到12个月的月负荷的分解系数时，每一年的年总负荷分别除当年12个月的各月负荷，得到一年中年负荷分解为每月负荷的分解系数w，分解系数代表了当月负荷量占全年负荷总量的比例；由于长时间尺度的年负荷资料相对容易获得或能较精确预报，如果能充分挖掘出分解系数w的变化特性，则可通过降尺度计算出短时间尺度的月负荷。

3.权利要求1所述一种基于混沌理论的电力负荷多时间尺度分析及预测方法，其特征是所述D步骤预测分解系数的混沌相空间时，包括如下步骤或特征：

A.设t时刻分解系数在相空间的状态为S(t)，(t+T)时刻的状态为S(t+T)；

B.若分解系数的变化具有混沌性，由已知的S(t)对未来S(t+T)作出预测的基本思路如下：S(t)和S(t+T)是相空间运动轨迹线上的两个点，二者的关系取决于混沌吸引子的动态特性，即取决于相空间动态轨迹的特性，称在这种情况下S(t)和S(t+T)的关系为“混沌关系”；

C.如果寻求到这种混沌关系的模型，便可由S(t)对S(t+T)作出预测；

D.选取简便实用的混沌相空间相似点模型。

4.权利要求3所述一种基于混沌理论的电子负荷多时间尺度分析及预测方法，其特征是所述D步骤选取简便实用的混沌相空间相似点模型时，包括如下步骤或特征：

A.该模型为：

S^(t+T)=1kΣi=1kSi(ti+T)]]>

式中T为预见期，k为选取的相似点数目，和S(t)相似的k个相点所处的状态为S_i(t_i)，经过T步长后分别演化为S_i(t_i+T)；

B.在挑选相似点时有一定准则，并且要求

(t_i+T)≤t

C.模型的实质在于综合历史相点中与S(t)相似的k个相点，经过T步长后的演变结果作为S(t)经过T步长后状态的预测。