混沌神经网络在小电网电力负荷中的应用  

Application of Chaos—ANN Model in Load Forecasting for Small Regions

作　　者：李广[1] 谈顺涛[1] 

机构地区：[1]武汉大学电气工程学院,武汉430072

出　　处：《电力系统及其自动化学报》2006年第2期59-62,共4页Proceedings of the CSU-EPSA

摘　　要：通过对小电网短期电力负荷的特点分析,利用平滑、差分、去基值、比例放大四种时间序列处理的方法,去偏复自相关法的相空间重构和BP网络训练三者结合,提出一种应用于小电网短期电力负荷的新的混沌神经网络模型。并通过实例仿真计算和没有经过相空间重构计算的BP网络计算进行对比,表明该混沌神经网络模型可以进一步提高预测的准确度。After analyzing the load characteristics of small regions, this paper proposes a new Chaos-ANN based load forecasting method, which utilizes time series analysis, phase space reconstruction and backpropagation training. Case study shows that this method is more accurate than traditional nonlinear methods.

关 键 词：小地区电网 短期负荷预报 混沌理论 相空间重构 神经网络 时间序列 

分 类 号：TM715[电气工程—电力系统及自动化]