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优化相空间近邻点与递归神经网络融合的短期负荷预测 被引量:24
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作者 张智晟 孙雅明 +1 位作者 王兆峰 李芳 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第8期44-49,共6页
根据在相空间重构拓扑近邻点的时间演化原理,提出了优化近邻点(optimal neighbor points, ONP)的短期负荷预测(Short-term load forecasting, STLF)法,它可克服伪近邻点在高嵌入维对局域动力学估计的不利影响,以提高预测精度。在此基础... 根据在相空间重构拓扑近邻点的时间演化原理,提出了优化近邻点(optimal neighbor points, ONP)的短期负荷预测(Short-term load forecasting, STLF)法,它可克服伪近邻点在高嵌入维对局域动力学估计的不利影响,以提高预测精度。在此基础上,又提出ONP与递归性时延神经网络(Time Delay Neural Network, TDNN)模型融合的STLF法, 具有动态性能的TDNN是按优化近邻相点的演化轨迹构造,是属于对预测点跟踪的智能辩识动态行为模型。它能增强模型对系统动力学的联想性和泛化能力,使预测精度提高一倍以上。该文经两类不同负荷系统周、日预测仿真测试,证实所研究的预测模型能有效、稳定地提高预测精度,且有高的适应能力,为基于相空间理论预测法用于实际取得有效的进展。 展开更多
关键词 电力系统 电网 短期负荷预测 优化 相空间近邻点 递归神经网络
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