电力系统负荷预测：神经网络与线性回归方法

"这篇论文探讨了利用神经网络技术进行电力系统短期负荷预测的方法。通过构建多变量时间序列的相空间重建，选择最佳时间延迟和最小嵌入维数，以及优化邻近点的选择，建立了局部线性模型进行负荷预测。这种方法有助于提高预测准确性，对电力系统的稳定运行具有重要意义。" 在电力系统中，负荷预测是一项至关重要的任务，它关系到电力供应的平衡和效率。神经网络作为一种强大的机器学习工具，被广泛应用于负荷预测，因为它们能够处理复杂的数据模式并适应非线性的关系。本文主要研究的是如何利用神经网络技术来提升电力短期负荷预测的精度。 首先，作者提出基于相空间重建的多变量时间序列分析方法。相空间重建是将单变量时间序列转化为多维状态空间的过程，以此揭示隐藏的动态结构。对于电力系统的负荷数据，这种分析可以捕获不同变量之间的相互作用和依赖关系。 其次，确定合适的时间延迟（time delay）对于正确地反映时间序列的动态特性至关重要。通过计算互信息（mutual information），可以选择最佳的时间延迟，确保每个单变量时间序列的相邻数据点之间包含足够的信息。 接着，为了构建局部线性模型，文章探讨了如何确定最小嵌入维数。这是通过比较不同维度下的预测误差来实现的，选择使得预测误差最小的维度作为最佳嵌入维数，以保证模型的简洁性和预测效果。 此外，论文还提出了根据欧氏距离和邻近点与预测点之间的相关度来选择最优邻近点的策略。这种方法有助于提高模型的局部适应性，使得预测更加精确。 最后，建立的一维局部线性模型能够针对电力负荷的短期变化进行精细化预测。这种模型的优点在于其灵活性和对局部特征的捕捉能力，对于实时调整发电计划和保障电力系统稳定运行具有实际应用价值。 这篇论文的研究成果为电力系统负荷预测提供了新的方法，结合神经网络技术和多变量时间序列分析，有望提高预测的准确性和可靠性，从而更有效地管理电力资源，避免电能的浪费和供应不足的问题。