优化电力短期负荷预测的相空间与邻域点方法

本文主要探讨了电力系统短期负荷的多变量时间序列线性回归预测方法，特别是在重构相空间中相点间的欧氏距离和关联度的利用上。首先，通过时间延迟的选取，采用互信息法来确定每个单变量时间序列的最佳时间步长。接着，作者提出了一个优化方法，即最小预测误差法来确定最优嵌入维数，这是为了确保在构建相空间时能有效地捕捉系统的动态行为。 核心内容是建立了一种基于欧氏距离和关联度的优化最近邻点预测策略。这种方法首先基于欧氏距离选择最近邻点，然后结合这些邻域点与预测中心点的关联度，可以识别并剔除噪声或高维嵌入情况下的伪近邻点，从而减少它们对局域动力学估计的负面影响。这一步骤对于提高预测精度和确保预测模型的可靠性至关重要。 研究者们参考了多种相关文献，如使用优化相空间近邻点和递归神经网络的短期负荷预测方法，以及利用模糊神经网络、适应性神经网络等技术进行电力系统短期负荷预测。此外，文中还提及了混沌时间序列分析在负荷预测中的应用，强调了非线性预测方法在区分混沌动力学与测量误差方面的价值。 论文最后构建了一阶局域线性模型，这是在多变量时间序列的基础上进行的，旨在捕捉负荷数据的局部线性关系，提供更为精确的短期预测。这种方法不仅展示了其有效性，还在实例仿真中得到了验证，预测精度较高，证明了在实际电力系统负荷管理中的实用价值。 这篇文章在电力系统短期货载预测领域，特别是在多变量时间序列分析、相空间重构和预测模型优化方面，提供了一种新颖且实用的方法，为电力负荷管理提供了科学依据和技术支持。