近年来,混沌预测作为一个新的研究方向,正在预测理论科学中形成巨大的影响。在本论文中,作者尝试将混沌预测应用于水文中的径流、负荷预测,利用相空间重构得到混沌系统的预测值;同时为了更好的进行预测,避免单一的预测方法的局限性,首次将组合理论引入到日径流预测中,对此作了研究。 本文是以“可视化清江梯级水电联合调度仿真系统研究”为背景,先对径流、负荷的预测理论和方法作了一个综述;接着对混沌理论的发展和在水文系统、电力系统的应用现状做了回顾。混沌现象广泛存在自然现象之中,而且在水电系统中也是存在的。本文详细介绍了由于参数值的改变、系统的初值、函数迭代等原因,而可能引起系统出现混沌现象。虽然,混沌现象类似于随机过程,但它毕竟是一个确定性过程,具有分数维、最大 Lyapunov指数等特性。通过对混沌序列的吸引子的相空间重构原理及方法的研究,进行重构混沌吸引子,可以求得某个分量的最大Lyapunov指数,进而对混沌序列进行短期预报。同时,也对混沌的判断方法作了介绍。接着,本文将混沌预测分析的技术应用于电站负荷预测和日径流预测中。除了对预测方法作了介绍外,重点对基于小数据量的最大Lyapunov指数算法做了大量的仿真实验;利用此方法对清江流域中的水电站的负荷、日径流作了预测,对存在的混沌现象作了分析;在仿真实验中,可以看到这个方法算法较快,表明该混沌预测方法是非常有效的。此外,鉴于水文系统的复杂性,本文还根据最优加权组合建模理论,对两种径流预测模型进行集成, 建立了最优加权组合模型来预测日径流,其最优加权系数依据最小二乘法原理确定。试验结果表明该模型可以作为径流预测的有效工具。