專利名稱：一種電力日負荷的混沌卡爾曼濾波模型安全監控預測方法
技術領域：
本發明涉及一種電力日負荷的混沌卡爾曼濾波模型安全監控預測方法，即以電力日負荷為研究對象，基于混沌理論，重構電力負荷相空間，并把卡爾曼濾波技術引入混沌相空間中，提取電力負荷的動力學信息特征，探討負荷相空間中的非線性預測方案，然后應用到實際預測和安全監 測中的物理建模分析方法，屬于電力領域。背景技術：
電力負荷數據作為水資源開發、優化配置、水庫調度的重要依據。電力負荷預測對電力系統的安全經濟運行起著十分重要的作用。電力系統的日負荷安全預測是電網為安排購電計劃和輸電方案的制定服務。實踐中取得的電力負荷時間序列呈現出復雜性、不確定性、非線性的特點。基于混沌理論，重構電力負荷相空間，結合卡爾曼濾波模型，研究如何提取電力負荷的動力學信息特征，探討負荷相空間中的非線性預測方案，再應用到實際預測和安全監測中是非常有意義的。
發明內容
本發明提出的一種電力日負荷的混沌卡爾曼濾波模型安全監控預測方法，其技術方案如下。I、采集電力系統日負荷數據構成日負荷時間序列。2、分析電力系統日負荷時間序列的混沌特性，計算日負荷序列的飽和關聯維數。3、對混沌時間序列，選取合適的嵌入維數m和延遲時間τ，重構m維混沌相空間，得到N=n-(m_l) τ個相點。4、以相點為狀態變量建立如式⑴、(2)所示系統的狀態空間模型。系統的狀態方程為
權利要求
1.一種電カ日負荷的混沌卡爾曼濾波模型安全監控預測方法，所述方法其特征是依序包括如下步驟或特征 A采集電力系統日負荷數據構成日負荷時間序列； B分析電カ系統日負荷時間序列的混沌特性，計算日負荷序列的飽和關聯維數； C對混沌時間序列，選取合適的嵌入維數 和延遲時間τ，重構 維混沌相空間，得到
2.權利要求I所述ー種電カ日負荷的混沌卡爾曼濾波模型安全監控預測方法，其特征是所述D步驟依序包括如下步驟或特征 A系統的狀態方程為
3.權利要求2所述ー種電カ日負荷的混沌卡爾曼濾波模型安全監控預測方法，其特征是所述B步驟系統的輸出方程中，模型噪聲W和觀測噪聲!》為高斯白噪聲，相互獨立且與初始狀態無關，模型誤差協方差陣0和觀測誤差協方差陣ガ為半正定陣。
4.權利要求2所述ー種電カ日負荷的混沌卡爾曼濾波模型安全監控預測方法，其特征是所述C步驟狀態轉移矩陣具有以下特征 A式中的各分量為非時變參數，由已知的多組觀測數據用最小二乗法來估計； B誤差協方差陣0和/ 初歩確定為常數陣后，在程序調試中優選； C設模型噪聲的分配陣Γ為單位陣。
5.權利要求I所述ー種電カ日負荷的混沌卡爾曼濾波模型安全監控預測方法，其特征是所述E步驟中系統初值對遞推影響不大，會很快收斂到與初值無關的估計值上。
6.權利要求I所述ー種電カ日負荷的混沌卡爾曼濾波模型安全監控預測方法，其特征是所述G步驟計算卡爾曼增益時，其中C = [l O - O]。
全文摘要
本發明涉及一種電力日負荷的混沌卡爾曼濾波模型安全監控預測方法，以電力日負荷為研究對象，基于混沌理論，耦合卡爾曼濾波的非線性預測方案，并應用到實際預測和安全監測中的物理建模分析方法。其技術方案如下A.采集電力日負荷數據構成時間序列；B.分析電力系統日負荷時間序列的混沌特性；C.重構負荷相空間，得到空間相點；D.以相點為狀態變量建立系統的狀態空間模型；E.設定遞推初始條件；F.預測均方誤差陣；G.計算卡爾曼增益；H.計算均方誤差陣；I.預測狀態；J.對預測值進行濾波處理，直到預測完成。本發明說明電力日負荷具有混沌特性，耦合模型的預測精度高，能有效監測電力日負荷變化規律從而保障電力系統的安全經濟運行。
文檔編號G06F19/00GK102867128SQ20121036079
公開日2013年1月9日 申請日期2012年9月21日 優先權日2012年9月21日
發明者李眉眉, 黃正文, 第寶鋒, 柯玲, 丁晶 申請人:四川大學