[发明专利]基于混沌理论的供热负荷区间预报法

说明书

技术领域

本发明涉及一种供热负荷的预报方法。

背景技术

现有技术存在的主要问题是：1、现有供热负荷的预报方法缺乏对热负荷内在规律性描述。目前国内外采用的供热负荷的预报方法多为以下方法的独立或组合运用：时间序列、神经网络、小波分析、支持向量机等等。纵观国内外研究现状，供热负荷预报的“数学化”倾向日益加剧，对供热负荷内在变化规律性研究不够，尽管这些模型与方法是先进的，但预报方法的复杂和难于掌握，导致其无法在实践中灵活应用。2、现有供热负荷的预报方法依赖大量的物理数据和天气预报信息。供热系统是非常复杂的动力学系统，供热过程具有大时滞、大惯性、非线性、时变、不确定等特点。供热负荷的大小与建筑物的几何特性、热工特性、结构特性、使用特性、位置朝向等因素有关，又受室外环境温度、光照、风速、风向等气象条件因素影响，此外，供热负荷还会受到节假日、重大事件等的影响。因此，现有预报方法为提高预报精度就尽可能多地考虑各种因素，使得这些预报方法多依赖大量的物理数据和天气预报信息，并且使得算法越来越复杂。3、现有供热负荷的预报方法多为点预报，无法满足热力调度对负荷预报可靠性的要求。传统的预报结果都是确定性的，其缺点是无法确定预报结果的波动范围，由于预报问题的超前性，实现概率性的预报更符合客观需求。供热负荷预报过程中，由于影响供热负荷的因素较多、并且各因素间还可能存在耦合，因此，很难建立供热负荷预报的数理模型。根据供热系统中热力调度对负荷预报的要求，负荷预报的可靠性问题成为预报的关键。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有供热负荷的预报方法依赖大量的物理数据和天气预报信息、多为点预报而无法满足热力调度对负荷预报可靠性的要求，以及现有供热负荷的预报方法缺乏对热负荷内在规律性描述的问题，本发明提供了一种基于混沌理论的供热负荷区间预报法。

基于混沌理论的供热负荷区间预报法，其预报的方法由以下步骤完成：步骤一，供热负荷时间序列的状态空间重构：(a)选取供热负荷时间序列的嵌入维数，(b)计算供热负荷时间序列的延迟时间，(c)根据得到的延迟时间和嵌入维数重构相空间；步骤二，最大Lyapunov指数混沌识别：(a)找重构后相空间中每个点的最近邻点，并限制该点与其最近邻点的短暂分离，(b)对相空间中每个点计算出其最近邻点的所有离散时间步后的距离，(c)根据每个点到对应这个点的每个离散时间步后的距离求出平均距离，(d)根据得到的平均距离的值做出回归直线，得到最大Lyapunov指数，(e)根据得到的最大Lyapunov指数的正负判断供热系统是否具有混沌性，判断结果如果为否，则退出本预报方法，判断结果如果为是，则执行步骤三；步骤三，最大Lyapunov指数区间预报：(a)对相空间的每个点，计算其最邻近点对应的所有离散时间步后距离，并获得其中的最大距离和最小距离，将所有点对应离散时间步后的最大距离和最小距离分别求平均值，(b)根据得到的平均距离值做出回归直线，找到最大Lyapunov指数的平均上限和最大Lyapunov指数的平均下限，得到最大Lyapunov指数区间，(c)将得到的最大Lyapunov指数区间缩小，搜索具有可用性的区间，所述具有可用性的区间是利用置信度方法确定的；(d)选取供热负荷时间序列中任意一点为中心点，进行最大Lyapunov指数点预报，(e)根据最大Lyapunov指数区间得到供热负荷时间序列的预报区间。

本发明的原理：1、状态空间重构，为计算判别供热负荷序列混沌性的特征量最大Lyapunov指数，首先要对供热负荷时间序列进行相空间重构，在重构相空中时间延迟τ和嵌入维数m的选取具有十分重要的意义，本方法采用伪邻域法计算最小嵌入维m，互信息法求延迟时间τ。

(1)伪邻域法选取最小嵌入维数

伪邻域法计算时间序列嵌入维数，其计算量小，只需小样本训练数据。设在d维空间任一点X(n)＝{x(n)，x(n+τ)，…，x(n+d-1)τ}，其第r个点为最近邻域记为X_r(n)，点X(n)与X_r(n)的距离平方为