基于改进加权一阶局域预测模型的短期负荷预测方法研究

被引：9

作者：

雷绍兰 ^{[1
]}

孙才新 ^{[2
]}

周湶 ^{[2
]}

周林 ^{[3
]}

方重秋 ^{[4
]}

机构：

[1] 重庆通信学院电力电子教研室

[2] 重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室

[3] 重庆移动通信有限责任公司

[4] 攀枝花学院

来源：

电测与仪表 | 2006年 / 05期

关键词：

短期负荷预测; 混沌时间序列; 欧氏距离; 加权一阶局域法; 关联度;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM715 [电力系统规划];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

针对混沌一阶局域预测模型中欧氏距离不能反映相空间中相点间的相关性大小,提出一种改进加权一阶局域预测模型。该模型将相点间的关联度和欧氏距离以加权值形式作用于一阶线性回归方程,综合考虑了最邻近点对预测中心点的邻近效应以及最邻近点与预测中心点的相关性,克服了常规一阶局域预测法存在的不足。通过实际算例分析显示,本文方法较改进前有较好的适应能力和预测精度。

引用

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页数：4

共 15 条

[1] 短期负荷预测最大李亚普诺夫指数法的改进 [J].