【摘 要】
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对陕西电网历史负荷数据采用小波变换进行预处理,其中分解后的低频部分作为分析数据.基于混沌理论基础,分析陕西电网负荷的混沌特性,计算延迟时间和嵌入维数,重构系统相空间.
【机 构】
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西安电力高等专科学校,陕西省地方电力招标有限公司
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对陕西电网历史负荷数据采用小波变换进行预处理,其中分解后的低频部分作为分析数据.基于混沌理论基础,分析陕西电网负荷的混沌特性,计算延迟时间和嵌入维数,重构系统相空间.计算Lyapunov指数,确定其混沌状态.根据神经网络强大的非线性映射能力,建立合适的混沌神经网络模型,利用BP算法训练网络结构.应用混沌神经网络模型对陕西电网短期负荷进行预测分析,结果证明建立的预测模型比纯BP网络算法具有更高的预测精度和计算速度.
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