短期电力负荷的小波—混沌时序预测

作者：潘玉民; 邓永红; 张全柱

来源：系统仿真学报, 2013, (05): 868-875.

• 电力负荷
• 小波分解
• 混沌
• 相空间重构
• 时间序列
• 小波神经网络(WNN)
• 工具箱
• 预测 electric power load
• wavelet decomposition
• chaotic
• phase space reconstruction
• time series
• WNN
• toolbox
• prediction

提出了一种基于2层小波分解的混沌时序相空间重构预测模型。该模型利用小波分解原始负荷时间序列为周期项、趋势项和随机项,采用不同的混沌相空间重构高低频信号,再分别用相应的小波神经网络工具箱拟合混沌吸引子,将其输出进行信号重构得到最终预测结果。该方法兼有频率特征提取和相空间重构的优点,使短期电力负荷时序列的动力学系统得到更加细致的恢复。通过对欧洲电力负荷竞赛数据的实验证明了所提方法的有效性,仿真结果表明方法预测精度优于常规混沌时序预测方法。针对神经网络预测不稳定的问题给出了一种解决措施,并提出了一种小波神经网络工具箱,该方法比编程实现的小波网络可以大幅度提高训练速度,尤其适合于大批量数据的训练,对小...

• 出版日期2013-5-8
• 单位华北科技学院