一种电力月负荷趋势混沌组合模型安全监控预测方法技术

本发明专利技术涉及一种电力月负荷的趋势混沌组合模型安全监控预测方法，包括步骤：A.电力系统每月用电量累计组成月负荷时间序列；B.把月负荷序列分解为趋势序列和剩余序列的叠加；C.电力月负荷的趋势序列利用最小二乘法拟合出线性回归模型；D.分析电力月负荷剩余序列的混沌性，揭示月负荷变化的非线性特征，采用序列自相关函数来确定延迟时间τ；E.重构电力月负荷剩余序列相空间；F.采用混沌相空间模型对月负荷剩余序列预测；G.剩余序列的相空间模型预测结果y1，加上趋势预测结果y2作为电力月负荷预测值。本发明专利技术说明电力月负荷具有混沌特性，其预测精度令人满意，能有效监测电力月负荷变化规律从而保障电力系统的安全经济运行。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种电力月负荷的趋势混沌组合模型安全监控预测方法，其特征是所述方法依序包括如下步骤：A.电力系统每月用电量累计组成月负荷时间序列，月负荷单位：亿KWH；B.电力月负荷的变化有着明显的线性上升趋势，把月负荷序列分解为趋势序列和剩余序列的叠加；C.电力月负荷的趋势序列利用最小二乘法拟合出线性回归模型：y2(t)＝at+b其中，a和b为常数；D.分析电力月负荷剩余序列的混沌性，揭示月负荷变化的非线性特征，采用序列自相关函数来确定延迟时间τ；E.重构电力月负荷剩余序列相空间，取延迟时间τ＝3、嵌入维数m＝1?10，计算序列的关联积分，Cm(r)=1N(N-1)Σi,j=1Nf(r-|Yi-Yj|)其中f为Heaviside单位函数，N为总的相点数，r为球半径；F.采用混沌相空间模型对月负荷剩余序列预测；G.剩余序列的相空间模型预测结果y1，加上趋势预测结果y2作为电力月负荷预测值，即y(t)＝y1(t)+y2(t)。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：邵泽辉，黄正文，叶安胜，王静，李枚，李眉眉，曾永刚，
申请(专利权)人：成都大学，
类型：发明
国别省市：