优化相空间近邻点与递归神经网络融合的短期负荷预测

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摘要：根据在相空间重构拓扑近邻点的时间演化原理,提出了优化近邻点(optimal neighbo r points, ONP)的短期负荷预测(Short-term load forecasting, STLF)法,它可克服伪近邻点在高嵌入维对局域动力学估计的不利影响,以提高预测精度.在此基础上,又提出ONP 与递归性时延神经网络(Time Delay Neural Network, TDNN)模型融合的STLF法, 具有动态性能的TDNN是按优化近邻相点的演化轨迹构造,是属于对预测点跟踪的智能辩识动态行为模型.它能增强模型对系统动力学的联想性和泛化能力,使预测精度提高一倍以上.该文经两类不同负荷系统周、日预测仿真测试,证实所研究的预测模型能有效、稳定地提高预测精度,且有高的适应能力,为基于相空间理论预测法用于实际取得有效的进展.http://www.cqvip.com//QK/90021X/200308/8191629.html

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关键词：负荷预测 神经网络 神经网 相空间 Forecasting 电力系统 电网 短期负荷预测 优化 相空间近邻点