| 引用本文: | 杨胡萍,王承飞,朱开成,等.基于相空间重构和Chebyshev正交基神经网络的短期负荷预测[J].电力系统保护与控制,2012,40(24):95-99. |
| ,et al.[J].Power System Protection and Control,2012,40(24):95-99 |
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| 电力系统短期负荷数据具有明显的混沌特性。在讲述混沌中相空间重构的相关理论后，计算了算例中需要用到的延迟时间和嵌入维数。根据正交多项式优越的泛化和预测性能，在简单介绍Chebyshev正交基函数后，构建了单输入Chebyshev正交基神经网络预测模型。由于重构后的相空间中每个相点的分量个数不止一个，故所构建的单输入预测模型无法满足要求。为此，在单输入的基础上，设计了基于相空间重构的多输入Chebyshev正交基神经网络动态预测模型。将该模型运用到短期负荷预测中，取得了很高的精度和很好的预测效果。 |
| 关键词: 混沌理论 相空间重构 Chebyshev 神经网络 短期负荷预测 |
| DOI：10.7667/j.issn.1674-3415.2012.24.016 |
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,et al
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