【摘 要】
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电力负荷表现为一组非线性时间序列,通过对电力负荷的准确预测,避免电力负荷过载和用电集中拥堵,保障电网稳定可靠运行。传统方法采用Lyapunove指数分岔预测算法,由于Lyapuno
【机 构】
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辽宁工业大学管理学院,国网辽宁省电力有限公司
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电力负荷表现为一组非线性时间序列,通过对电力负荷的准确预测,避免电力负荷过载和用电集中拥堵,保障电网稳定可靠运行。传统方法采用Lyapunove指数分岔预测算法,由于Lyapunove指数对电力负荷的初始状态特征的敏感性,导致负荷采样样本较少时预测效果不好。提出一种基于关联维指数分析的电力负荷预测算法,构建了电力负荷时间序列的信号模型,采用级联FIR滤波器实现对电力负荷数据信息流的抗干扰滤波处理,进行信号提纯,然后对电力负荷时域信号模型进行关联维特征提取,采用关联维特征在递归图中的指数分岔性实现对负荷时间
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