混沌预测模型改进及在电力日负荷预测中的应用

针对电力日负荷预测中基于最大Lyapunov指数的传统混沌预测模型的缺陷,提出以下改进思想:采用微分熵法同时确定嵌入维数和延迟时间,改善相空间重构质量的同时,有效减少计算量;引入夹角参数,在与中心点距离最短的点中,筛选夹角最小的点作为最终邻近点;基于相似性原理,引入取舍规则,使得计算结果唯一确定。本文方法解决了传统预测模型计算量大、运算速度慢、预测精度不高以及正负号选取等问题。通过对典型混沌系统数值验证和某地区实际电力负荷系统的预测分析证明了本文方法的可靠性和高效性,为电力日负荷预测提供了一种新的有效途径。