混沌时间序列在短期负荷概率预测中的应用

"短期负荷概率性预测的混沌时间序列方法是一种应用于电力系统负荷预测的先进技术。这种方法基于混沌理论，旨在提供短期电力负荷的不确定性和概率性预测，以提高预测的准确性和可靠性。" 混沌时间序列在电力负荷预测中的应用： 混沌理论是复杂系统行为的一种描述，它揭示了看似随机但实际上是确定性的动态过程。在本文中，研究人员利用混沌时间序列分析来处理短期负荷数据，以提取其内在的非线性模式。通过这种方法，可以捕捉到负荷数据的微妙变化和潜在的混沌特性，从而提高预测精度。 确定性预测与概率性预测的结合： 首先，混沌时间序列被用来生成确定性的预测结果。这种方法可能涉及迭代映射、Lyapunov指数分析或其他混沌动力学工具。然后，计算局部预测方差，这有助于理解预测结果的不确定性。预测方差提供了关于预测结果可能偏离真实值的信息。 概率性预测区间的构建： 为了实现概率性预测，研究者依据不同置信水平下的历史预测误差样本，估计了双侧分位数。分位数是一种统计量，可以将数据集分为相等的两部分，对于概率性预测来说，它可以帮助确定预测误差的边界。通过这种方式，可以构建一个预测区间，该区间涵盖了预测值在特定置信水平下的可能性。 实验验证与效果： 实验部分，研究人员使用北方某电网的实际负荷数据来测试提出的混沌时间序列方法。实验结果表明，该方法能够有效地预测短期负荷，同时给出了预测的不确定范围，证明了其在实际电力系统中的可行性和有效性。 关键词涵盖了短期负荷预测、概率性预测、混沌时间序列、分位数和置信水平，这些是理解文章核心概念的关键。混沌时间序列在短期负荷预测中的应用，特别是在考虑概率性预测方面，为电力系统调度和管理提供了更为全面的决策依据，有助于减少由于负荷预测不准确带来的经济损失和运行风险。 该研究为电力系统的短期负荷预测提供了一个创新方法，通过混沌理论和概率统计相结合，不仅提供了预测值，还提供了预测的不确定性范围，这对于电力市场的运营和规划具有重要意义。