电力短期负荷的多变量时间序列线性回归预测方法研究

被引:93
作者
雷绍兰
孙才新
周湶
张晓星
机构
[1] 重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室
关键词
电力系统; 短期负荷预测; 混沌时间序列; 多变量时间序列; 一阶局域线性法; 关联度; 相空间重构;
D O I
10.13334/j.0258-8013.pcsee.2006.02.005
中图分类号
TM714 [负荷分析];
学科分类号
080802 ;
摘要
根据单变量时间序列的相空间重构思想,提出了一种电力短期负荷的多变量时间序列相空间重构方案,同时针对每一分量时间序列采用互信息法进行最佳延迟时间的选择,最优嵌入维数则采用最小预测误差法进行确定。根据相点间的欧氏距离和关联度,提出了最近邻域点的优化选择方法,建立了多变量时间序列的一阶局域线性预测模型。通过重庆某地区电力系统短期负荷预测的计算实例表明,基于多变量时间序列的负荷预测方法与单变量负荷预测方法相比,具有较强的自适应能力和较好的预测效果。
引用
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