[发明专利]一种电力小时负荷的李雅普诺夫指数混沌模型监测方法

摘要

本发明一种电力小时负荷的李雅普诺夫指数混沌模型监测方法，即以电力小时负荷为研究对象，基于混沌理论，重构电力负荷相空间，研究如何提取电力负荷的动力学信息特征，探讨负荷相空间中的非线性预测方案，然后应用到实际预测和安全监测中的物理建模分析方法。其技术方案如下：A、按照全年365天每天24小时整点提取电力负荷，组成电力小时负荷序列；B、利用李雅普诺夫指数混沌模型，找到负荷相空间中演化的规律以及最大一维Lyapunov指数的估计值。电力负荷数据是水资源开发、优化配置、水库调度的重要依据，电力负荷预测对电力系统的安全经济运行起着十分重要的作用。本发明说明电力小时负荷具有混沌特性，其预测精度令人满意，能有效监测电力小时负荷变化规律从而保障电力系统的安全经济运行。

主权项

1.一种电力小时负荷的李雅普诺夫指数混沌模型监测方法，其特征是所述方法依序包括以下步骤或特征：A、按照全年365天每天24小时整点提取电力负荷，组成电力小时负荷时间序列，单位为兆瓦；B、对于电力小时负荷时间序列，首先用自相关函数法确定最佳延迟时间τ，用饱和关联维数法确定最佳嵌入维数m，重构系统的相空间：其中N=n-(m-1)*τ为向量序列的长度；C、在相空间中选取1个初始相点，其邻近相点为，它们的初始距离为D、相点演化时间后，邻近相点间的距离变为：E、由估计式                                    则最大的Lyapunov指数相当于这组直线的斜率，通过最小二乘法来逼近直线得到：F、负荷相空间中的预测状态点为，与其最相似相点，经过演化步长T后分别演化为和，它们演化的规律可用下式表示：其中λ₁是最大一维Lyapunov指数的估计值。