【摘 要】
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现有研究工作表明电力系统负荷数据具有弱混沌性.在负荷预测混沌建模方法中,Lyapunov指数预报模式具有理论基础强、模型简单、预测精度高等优点,但预测时限受负荷吸引子最大L
【机 构】
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南京工业大学自动化学院,浙江大学电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60225006）,高等学校博士点基金项（20030335003）.
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现有研究工作表明电力系统负荷数据具有弱混沌性.在负荷预测混沌建模方法中,Lyapunov指数预报模式具有理论基础强、模型简单、预测精度高等优点,但预测时限受负荷吸引子最大Lyapunov指数限制.针对Lvapunov指数预报模式的不足,提出了k-△t间隔采样混沌模型,首先将原始负荷序列分解为多个不相交的子序列,然后对各个子序列分别建立Lyapunov指数预报模型.改进了求解最大Lyapunov指数的方法,探讨了原始负荷序列最大可分解子序列数目的确定依据.数值实验结果表明文中提出的模型能有效地提高负荷预测精
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