【摘 要】
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电力系统负荷预测是日常生活中电力系统调度部门的一项重要工作,预测精度的高低直接影响到电力系统的安全性、经济性和供电质量。混沌理论中,负荷预测模型的建立通常由单变量
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电力系统负荷预测是日常生活中电力系统调度部门的一项重要工作,预测精度的高低直接影响到电力系统的安全性、经济性和供电质量。混沌理论中,负荷预测模型的建立通常由单变量时间序列的相空间重构来实现,但实际过程中往往难以确定是否包含了重构动力系统的全部信息,特别是在有限时间序列存在噪声时。因此,将单变量时间序列方法拓展到多变量时间序列中,进行多变量时间序列的相空间重构,计算了各时间序列的延迟时间和嵌入维数,建立了预测模型。研究结果表明多变量时间序列的预测效果有较大提高。
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