CN103268519B - 基于改进Lyapunov指数的电力系统短期负荷预测方法及装置 - Google Patents

基于改进Lyapunov指数的电力系统短期负荷预测方法及装置 Download PDF

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CN103268519B CN201310149968.6A CN201310149968A CN103268519B CN 103268519 B CN103268519 B CN 103268519B CN 201310149968 A CN201310149968 A CN 201310149968A CN 103268519 B CN103268519 B CN 103268519B
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Abstract

本发明提供的是一种基于改进Lyapunov指数的电力系统短期负荷预测方法及装置。本发明的装置包括依次串行连接的数据采集模块、输入模块、相空间重构模块、混沌特性判别模块、预测模块、预测效果仿真分析模块、预测结果评价模块、输出模块。本发明的方法对计算关联维数的G-P算法、计算Lyapunov指数的小数据量法、对欧几里德公式进行改进,利用这三种改进方法对最大Lyapunov指数预测法进行改进,使预测精度更进一步提高,预测结果更准确。

Description

基于改进Lyapunov指数的电力系统短期负荷预测方法及装置
技术领域
[0001]本发明涉及的是一种电力系统负荷预测方法,本发明也涉及一种电力系统负荷预 测装置。具体地说是一种电力系统短期负荷预测方法及装置。
背景技术
[0002] 在电力系统运行、控制和计划管理中,负荷预测决定了发电、输电和配电的合理安 排,是电力系统规划的重要组成部分。其中,短期负荷预测最主要的应用是为发电计划程序 提供数据,用来确定满足安全要求、运行约束、以及自然环境和设备限制的运行方案,对电 网运行的安全性、可靠性和经济性起着重要作用。如何提高预测精度是目前研究短期负荷 预测理论与方法的中心和重点,准确的短期负荷预测已成为实现电力系统管理现代化的重 要内容之一。
[0003] 长期以来,国内外学者对电力系统负荷预测理论进行了广泛而深入的研究,提出 了许多有效的方法,如回归分析法,时间序列法,神经网络法,小波分析法等。然而在实际问 题中,短期电力负荷往往表现为非线性,近年来,基于混沌理论的非线性时间序列预测模型 在日负荷预测中的应用引起了人们的广泛兴趣,越来越多的基于混沌理论的预测方法应用 于电力系统短期负荷预测。其中,基于最大Lyapunov指数预测法以其简单的原理、较小的计 算量得到了较为广泛的应用。但在某些实际预测中,该方法然存在预测精度不高的问题。
发明内容
[0004] 本发明的目的在于提供一种预测精度更高的基于改进Lyapunov指数的电力系统 短期负荷预测方法。本发明的目的还在于提供一种预测精度更高的基于改进Lyapunov指数 的电力系统短期负荷预测装置。
[0005] 本发明的目的是这样实现的:
[0006] 本发明的基于改进Lyapunov指数的电力系统短期负荷预测方法包括如下步骤:
[0007] (1)对电网的负荷数据进行采集和处理,形成可用的负荷时间序列{x(t),t=l, 2…,N},其中,N为负荷序列长度;
[0008] (2)对于负荷时间序列{以〇,丨=1,2-_少},利用自相关函数法计算延迟时间1、利 用G-P算法计算嵌入维数m;
[0009] (3)根据所求的延迟时间τ和嵌入维数m进行相空间重构,
[0010] X(t)=[x(t) ,χ(ΐ+τ), ··· ,x(t+(m-l)τ) ]T, t=l,2, ··· ,M,M=N-(m-l)τ;
[0011 ] (4)利用改进小数据量法计算重构相空间相轨迹的最大Lyapunov指数λ;
[0012] 所述改进小数据量法,是在计算最大Lyapunov指数过程中,取多个初始相点的演 化过程,让邻近轨道随时间演变多步,并取多个局部发散率的平均值;
[0013] (5)确定预测中心点X(M),在重构相空间寻找预测中心点的最近邻点X(K),并利用 欧几里德公式计算两相点间的距离L〇,
[0014] L〇=| |X(M)-X(K)I I;
[0015] (6)确定最近邻点X(K)的下一演化点X(K+1),则X(M+1)的预测值为:
[0016] |X(M+1)-X(M)I|=||X(K+1)-X(K)I|eA
[0017] 式中,只有Χ(Μ+1)的最后一个分量χ(Ν+1)未知,则χ(Ν+1)的预测值为:
[0018]
Figure CN103268519BD00061
[0019] (7)判断预测值的正、负取值。
[0020]本发明的基于改进Lyapunov指数的电力系统短期负荷预测方法还可以包括:
[0021 ] 1、所述利用自相关函数法计算延迟时间τ的方法为:
[0022]首先利用自相关法求取时间延迟,对于负荷时间序列{以〇,〖=1,2-,《,时间跨 度为jT的自相关函数为:
Figure CN103268519BD00062
[0024]其中,τ为延迟时间,j为整数;
[0025] 固定j,做自相关函数关于τ的函数图象,τ=1,2,···,当自相关函数下降到初始值的 l-1/e倍时,所得的时间τ即为重构相空间的延迟时间τ。
[0026] 2、所述的利用G-P算法计算嵌入维数m,是采用改进G-P算法计算嵌入维数m,其主 要步骤如下:
[0027] (a)对于混沌时间序列{x(t),t=l,2,…,N},根据自相关法求取的时间延迟τ,先给 定一个较小的值m,对应一个重构的相空间X(t);
[0028] (b)计算关联积分
Figure CN103268519BD00063
[0030]其中,| Ix(i)-x(j)| |表示相点x(i)与x(j)之间的距离,这里用⑴-范数来表示, 沒()为Heaviside单位函数;
[0031 ] (c)对于r-Ο某个取值范围,关联维数D与函数Cn(r)应满足对数线性关系
[0032] dD(m)=d(lnCn(r))/d(lnr);
[0033] (d)增加嵌入维数m,重复计算
Figure CN103268519BD00064
、:dD(m)=d (lnCn(r))/d(lnr)式,直到相应的D随m的增长在一定误差内不变为止,此时的D即为关联维 数,根据m2 2D+1得m即为嵌入维数。
[0034] 3、所述改进小数据量法具体包括:
[0035] (a)设定相空间中Nc个初始点,寻找各初始点X⑴的Νι个邻近点X(k);
[0036] (b)对相空间中每个初始点X(t),计算各邻点对经i步演化后的距离dt(i,k)
[0037] dt(i,k)=|X(t+i)-X(k+i) I i=l,2,---,1
[0038] 其中,I是最大演化时间步,取30-40;
[0039] (c)计算Λ个邻点对的i个演化时间步后的平均距离dt(i)
Figure CN103268519BD00071
[0041 ] (d)对每个演化时间步i,计算所有初始点对应的dt(i)的对数平均值y (i)
Figure CN103268519BD00072
[0043] (e)作y( i )随i变化的曲线,对其直线部分用最小二乘法作回归直线,则直线的斜 率就是最大Lyapunov指数。
[0044] 4、所述欧几里德公式为改进的欧几里德公式:
[0045] Lo=| |X(M)-X(K)I I;
[0046] 设,两者间的欧几里德距离公式为:
Figure CN103268519BD00073
[0048]其中:A、B是两个时间序列,η为序列长度;&1和1^分别为时间序列A、B的各分量,m平 衡偏移量因子。
[0049]本发明的基于改进Lyapunov指数的电力系统短期负荷预测装置包括依次串行连 接的数据采集模块、输入模块、相空间重构模块、混沌特性判别模块、预测模块、预测效果仿 真分析模块、预测结果评价模块、输出模块,电网的历史负荷通过数据采集模块后,经过输 入模块进行数据处理,处理后的可用数据进入相空间重构模块,重构后的空间向量为混沌 特性判别模块的输入,如果最大Lyapunov指数大于零则进入预测模块、否则返回数据采集 模块重新进行其他时段的数据采集,仿真分析模块及结果评价模块对预测结果进行精度要 求检验,如果符合要求则进入输出模块、如果不符合要求则返回数据采集模块重新进行其 他时段的数据采集。
[0050]本发明提供了一种基于改进Lyapunov指数的电力系统短期负荷预测方法及实现 装置,采用了模块化结构,同时对计算关联维数的G-P算法、计算Lyapunov指数的小数据量 法、对欧几里德公式进行改进,利用这三种改进方法对最大Lyapunov指数预测法进行改进, 使预测精度更进一步提高,预测结果更准确。
[0051 ]本发明具有原理简单,预测精度更高,易于工程应用等特点。
附图说明
[0052]图1是基于改进Lyapunov指数的电力系统短期负荷预测装置的模块组成框图。 [0053]图2是基于改进Lyapunov指数的电力系统短期负荷预测方法的流程图。
[0054]图3基于改进Lyapunov指数的电力系统短期负荷预测方法及装置的仿真结果图。
具体实施方式
[0055]下面结合附图举例对本发明做更详细的描述:
[0056]结合图1,本发明的基于改进Lyapunov指数的电力系统短期负荷预测装置采用了 模块化结构,模块化结构利于装置升级和维护;同时在线实时采集负荷数据、在线建模、在 线预报,是实时在线预报装置;与以往装置相比提出增加了预测效果仿真分析模块、预测结 果评价模块,使应用者实时掌握预测误差,做出正确的判断、和决策。
[0057] 本发明的装置由数据采集卡、计算机系统、数据输出接口组成。具体包括数据采集 模块、输入模块、相空间重构模块、混沌特性判别模块、预测模块、预测效果仿真分析模块、 预测结果评价模块、输出模块,这些模块应用C++语言和MATLAB语言实现。所述数据采集模 块用于对电网每天24小时整点负荷(单位为:MW/h)进行采集;所述输入模块可以用于输入 历史负荷数据以及数据处理;所述相空间重构模块用于计算重构相空间的参数-延迟时间 和嵌入维数;所述混纯特性判别模块用于计算最大Lyapunov指数,根据其值来进行负荷序 列的混沌特性的识别;所述预测模块用于利用最大Lyapunov指数预测模型进行负荷预测; 所述预测结果评价模块用于检验预测精度的各种误差指标;所述预测效果的仿真分析模块 用于对负荷预测效果进行模拟测试及分析;所述输出模块用于显示和输出负荷的预测结 果。
[0058] 各模块之间的信号流程为数据采集模块、输入模块、相空间重构模块、混沌特性判 别模块、预测模块、预测效果的仿真分析模块、预测结果评价模块和输出模块依次串行连 接。各模块必须按顺序执行,上一模块的输出是下一模块的输入。电网的历史负荷通过数据 采集模块后,经过输入模块进行数据处理;处理后的可用数据进入相空间重构模块;重构后 的空间向量为混沌特性判别模块的输入;如果最大Lyapunov指数大于零则进入预测模块, 否则返回数据采集模块,重新进行其他时段的数据采集;利用仿真分析模块及结果评价模 块对预测结果进行精度要求检验,如果符合要求则进入输出模块,如果不符合要求则返回 数据采集模块,重新进行其他时段的数据采集。
[0059]结合图2,本发明的基于改进Lyapunov指数的电力系统短期负荷预测的方法,是一 种新的、更有效的预测方法。对计算关联维数的G-P算法、计算Lyapunov指数的小数据量法、 对欧几里德公式进行改进,利用这三种改进方法对最大Lyapunov指数预测法进行改进,使 预测精度更进一步提高,预测结果更准确。具体实现步骤如下:
[0060] (1)对电网的负荷数据进行采集和适当处理,形成可用的负荷时间序列{x(t),t= 1,2…,N};
[0061] 其中,N为负荷序列长度。
[0062] (2)对于负荷时间序列{以〇,〖=1,2-少},利用自相关函数法计算延迟时间1、利 用改进G-P算法计算嵌入维数m;
[0063] 首先利用自相关法求取时间延迟,对于负荷时间序列{以〇,〖=1,2-,《,时间跨 度为jT的自相关函数为:
Figure CN103268519BD00081
[0065]其中,τ为延迟时间;j为整数。
[0066]由此可固定j,做自相关函数关于τ(τ=1,2,··_)的函数图象,当自相关函数下降到 初始值的(l-1/e)倍时,所得的时间τ即为重构相空间的延迟时间τ。
[0067] 然后采用改进G-P算法计算嵌入维数m。
[0068] G-P算法计算嵌入维数m的主要步骤包括:
[0069] (a)对于混沌时间序列{x(t),t=l,2,…,N},根据自相关法求取的时间延迟τ,先给 定一个较小的值m,对应一个重构的相空间X(t)。
[0070] (b)计算关联积分
Figure CN103268519BD00091
[0072] 其中,I |x(i)-x(j)| I表示相点X(i)与X(j)之间的距离,这里用⑴-范数来表示, 汐()为Heaviside单位函数。
[0073] (c)对于r-Ο某个取值范围,关联维数D与函数Cn(r)应满足对数线性关系
[0074] D(m)=lnCn(r)/lnr (3)
[0075] (d)增加嵌入维数m,重复计算(2)、(3)式,直到相应的D随m的增长在一定误差内不 变为止,此时的D即为关联维数。根据m2 2D+1可得m即为嵌入维数。
[0076] 通过分析可见,以往为确定合适r的取值采用的试凑法是不可取的。对此问题,提 出了对G-P算法的改进方法,即计算lnCn( r)对lnr的导数:
[0077] dD(m)=d(lnCn(r))/d(lnr) (4)
[0078] 用此式代替(3)式。
[0079] ⑶根据所求的延迟时间τ和嵌入维数m进行相空间重构;
[0080] X(t)=[x(t),χ(ΐ+τ),…,x(t+(m_l)τ)]T,t=l,2,…,M,M=N-(m_l)τ
[0081 ] (4)利用改进小数据量法计算重构相空间相轨迹的最大Lyapunov指数λ;
[0082] 对小数据量法的改进,就是在计算最大Lyapunov指数过程中,取多个初始相点的 演化过程,让邻近轨道随时间演变多步,并取多个局部发散率的平均值。具体计算过程如 下:
[0083] (a)设定相空间中Nc个初始点,寻找各初始点X⑴的Νι个邻近点X(k)。
[0084] (b)对相空间中每个初始点X(t),计算各邻点对经i步演化后的距离dt(i,k)
[0085] dt(i,k)=|X(t+i)-X(k+i) I i=l,2,---,1 (5)
[0086] 其中,I是最大演化时间步,常取30-40。
[0087] (c)计算Λ个邻点对的i个演化时间步后的平均距离dt(i)
Figure CN103268519BD00092
[0089] (d)对每个演化时间步i,计算所有初始点对应的dt(i)的对数平均值y (i)
Figure CN103268519BD00093
[0091] (e)作y(i)随i变化的曲线,对其直线部分用最小二乘法作回归直线,则该直线的 斜率就是最大Lyapunov指数。
[0092] (5)确定预测中心点X(M),在重构相空间寻找预测中心点的最近邻点X(K),并利用 欧几里德公式计算两相点间的距离Lo;
[0093] Lo=||X(M)-X(K)| (8)
[0094] 设A,B是两个时间序列,两者间的欧几里德距离公式为:
Figure CN103268519BD00094
[0096]其中,η为序列长度;&1和1^分别为时间序列A,B的各分量。
[0097]由于在现实中的时间序列往往受到平移、伸缩、噪声等问题的干扰,为了克服以上 种种干扰,使得欧几里德距离公式作为相似度量更加正确、合理。本发明将欧氏距离公式进 行了改进,公式具体形式为:
Figure CN103268519BD00101
[00"]其中,m平衡偏移量因子。
[0100]用改进后的算法公式(10)替换原来的欧氏距离公式(9)。
[0101] (6)确定最近邻点X(K)的下一演化点X(K+1),则X(M+1)的预测值为:
[0102] |X(M+1)-X(M)I|=||X(K+1)-X(K)I|eA (11)
[0103] 式中,只有Χ(Μ+1)的最后一个分量χ(Ν+1)未知,则χ(Ν+1)的预测值为:
[0104]
Figure CN103268519BD00102
[0105] (7)判断预测值的正、负取值,可根据前两个相似日的平均值决定。
[0106] 通过预测效果的仿真模块对预测效果进行分析,仿真结果如图3所示。

Claims (6)

1. 一种基于改进Lyapunov指数的电力系统短期负荷预测方法,其特征是包括如下步 骤: (1) 对电网的负荷数据进行采集和处理,形成可用的负荷时间序列{x(t),t = l,2···, N},其中,N为负荷序列长度; (2) 对于负荷时间序列{X(t),t = l,2…,N},利用自相关函数法计算延迟时间τ、利用G-p算法计算嵌入维数m; (3) 根据所求的延迟时间τ和嵌入维数m进行相空间重构, X(t) = [x(t) ,χ(ΐ+τ), ··· ,x(t+(m-l)τ) ]T,t = 1,2, ··· ,M,M=N-(m-l)x ; (4) 利用改进小数据量法计算重构相空间相轨迹的最大Lyapunov指数λ; 所述改进小数据量法,是在计算最大Lyapunov指数过程中,取多个初始相点的演化过 程,让邻近轨道随时间演变多步,并取多个局部发散率的平均值; (5) 确定预测中心点X(M),在重构相空间寻找预测中心点的最近邻点X(K),并利用欧几 里德公式计算两相点间的距离L〇, L〇=| |X(M)-X(K)| I ; (6) 确定最近邻点X(K)的下一演化点X(K+1),则X(M+1)的预测值为: X(M+1)-X(M)| 1 = 1 |X(K+1)-X(K)| |eA 式中,只有Χ(Μ+1)的最后一个分量χ(Ν+1)未知,则χ(Ν+1)的预测值为: 、u刊研顶洲且h、j in、災狀1且。
Figure CN103268519BC00021
2. 根据权利要求1所述的基于改进Lyapunov指数的电力系统短期负荷预测方法,其特 征是所述利用自相关函数法计算延迟时间τ的方法为: 首先利用自相关法求取时间延迟,对于负荷时间序列{以〇3=1,2-少},时间跨度为 j τ的自相关函数为:
Figure CN103268519BC00022
其中,τ为延迟时间,j为整数; 固定j,做自相关函数关于τ的函数图象,τ = 1,2,···,当自相关函数下降到初始值的1-Ι/e倍时,所得的时间τ即为重构相空间的延迟时间τ。
3. 根据权利要求2所述的基于改进Lyapunov指数的电力系统短期负荷预测方法,其特 征是采用改进G-P算法计算嵌入维数m,其步骤如下: (a) 对于混沌时间序列{x(t),t = l,2,…,N},根据自相关法求取的时间延迟τ,先给定 一个小的嵌入维数m,对应一个重构的相空间X(t); (b) 计算关联积分
Figure CN103268519BC00023
其中,I |X(i)_X(j)| I表示相点X(i)与X(j)之间的距离,这里用⑴-范数来表示,θ( ·) 为Heaviside单位函数; (C)对于r-O某个取值范围,关联维数D与函数Cn(r)应满足对数线性关系 dD(m)=d(ln Cn(r))/d(ln r); ⑷增加嵌入维数m,重复计算+ 丨I邱)-义(./_)!丨)、dD(m)=d(ln Cn ^ i,/=l (r))/d(ln r)式,直到相应的D随m的增长在设定误差内不变为止,此时的D即为关联维数, 根据m2 2D+1得m即为嵌入维数。
4. 根据权利要求3所述的基于改进Lyapunov指数的电力系统短期负荷预测方法,其特 征是所述改进小数据量法具体包括: (a) 设定相空间中N。个初始点,寻找各初始点X⑴的Νι个邻近点X(k); (b) 对相空间中每个初始点X(t),计算各邻点对经i步演化后的距离dt(i,k) dt(i,k)= IX(t+i)-X(k+i) |ΐ = 1,2,···,Ι 其中,I是最大演化时间步,取30-40; (c) 计算Λ个邻点对的i个演化时间步后的平均距离dt(i) N_ i k,\. (d) 对每个演化时间步i,计算所有初始点对应的dt(i)的对数平均值y(i) in c t=\ (e) 作y (i)随i变化的曲线,对其直线部分用最小二乘法作回归直线,则直线的斜率就 是最大Lyapunov指数。
5. 根据权利要求4所述的基于改进Lyapunov指数的电力系统短期负荷预测方法,其特 征是所述欧几里德公式为改进的欧几里德公式: L〇=| |X(M)-X(K)| I ; 设,两者间的欧几里德距离公式为:
Figure CN103268519BC00031
其中:A、B是两个时间序列,η为序列长度;&1和1^分别为时间序列A、B的各分量,m平衡偏 移量因子。
6. -种基于改进Lyapunov指数的电力系统短期负荷预测装置,其特征是:包括数据采 集卡、计算机系统、数据输出,具体包括数据采集模块、输入模块、相空间重构模块、混沌特 性判别模块、预测模块、预测效果仿真分析模块、预测结果评价模块和输出模块,各模块之 间的信号流程为依次串行连接,各模块按顺序执行,上一模块的输出是下一模块的输入;所 述数据采集模块对电网每天24小时整点负荷进行采集;所述输入模块用于输入历史负荷数 据以及数据处理,形成可用的负荷时间序列{以〇3 = 1,2-少},其中4为负荷序列长度; 所述相空间重构模块利用自相关函数法计算延迟时间τ、利用G-P算法计算嵌入维数m,用所 求的延迟时间τ和嵌入维数m进行相空间重构,X(t) = [x(t),χ(ΐ+τ),…,x(t+(m-l)O ]T,t =1,2,…,M,M=N-(m-l)T;所述混沌特性判别模块利用改进小数据量法计算重构相空间相 轨迹的最大Lyapunov指数λ,根据其值来进行负荷序列的混纯特性的识别,如果最大 Lyapunov指数大于零则进入预测模块,否则返回数据采集模块,重新进行其他时段的数据 采集;所述预测模块利用最大Lyapunov指数预测模型进行负荷预测,具体包括:确定预测中 心点X(M),在重构相空间寻找预测中心点的最近邻点X(K),并利用欧几里德公式计算两相 点间的距离L Q,LQ= | |Χ(Μ)-Χ(Κ) | |,确定最近邻点Χ(Κ)的下一演化点Χ(Κ+1),则Χ(Μ+1)的预 测值为:| |X(M+1)-X(M)| | = | |X(K+1)-X(K)| |eA,式中,只有Χ(Μ+1)的最后一个分量χ(Ν+1) 未知,则χ(Ν+1)的预测值为:
Figure CN103268519BC00041
所述预测结果评价模块判断预测值的正、负取值,检验预测精度的各种误差指标;所述 预测效果的仿真分析模块对负荷预测效果进行模拟测试及分析,如果符合要求则进入输出 模块显示和输出负荷的预测结果,如果不符合要求则返回数据采集模块,重新进行其他时 段的数据采集。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104102957B (zh) * 2014-08-07 2017-05-10 重庆大学 一种基于轨迹跟踪控制的负荷预测方法
CN104281886B (zh) * 2014-09-16 2018-02-09 国家电网公司 一种配电网架空输电线污秽沉降指数预测方法
CN104933488A (zh) * 2015-06-30 2015-09-23 中国铁道科学研究院通信信号研究所 一种atp车载设备故障率预测方法
CN105184411B (zh) * 2015-09-19 2018-06-19 东北电力大学 一种基于最大Lyapunov指数-校正的风电功率实时预测方法
US10197984B2 (en) 2015-10-12 2019-02-05 International Business Machines Corporation Automated energy load forecaster
CN105488335A (zh) * 2015-11-23 2016-04-13 广东工业大学 一种基于李雅普诺夫指数的电力系统负荷预测方法及装置
CN105719028B (zh) * 2016-03-08 2019-10-29 北京工业大学 一种基于多因素混沌支持向量机的空调负荷动态预测方法
CN107067118A (zh) * 2017-05-17 2017-08-18 山东大学 一种基于数据挖掘的电气量超短期预测方法及系统
CN107292447A (zh) * 2017-07-11 2017-10-24 国电联合动力技术有限公司 一种基于小数据量法的短期风速预测方法及系统
CN108153713A (zh) * 2017-12-29 2018-06-12 中国地质大学(武汉) 一种高炉co利用率时间序列混沌特性辨识方法和系统
CN109242167B (zh) * 2018-08-27 2021-06-11 杭州电子科技大学 基于平均Lyapunov指数的光伏发电在线预测方法
CN109886452B (zh) * 2019-01-04 2021-06-15 国网山东省电力公司电力科学研究院 一种基于经验动态建模的风电功率超短期概率预测方法及系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101369322A (zh) * 2008-09-27 2009-02-18 哈尔滨工业大学 基于混沌理论的供热负荷区间预报法
US20120316845A1 (en) * 2011-06-09 2012-12-13 Pulsar Informatics, Inc. Systems and Methods for Distributed Calculation of Fatigue-Risk Prediction and Optimization
CN102915511A (zh) * 2012-09-21 2013-02-06 四川大学 一种电力负荷的混沌相空间神经网络模型安全监测方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101369322A (zh) * 2008-09-27 2009-02-18 哈尔滨工业大学 基于混沌理论的供热负荷区间预报法
US20120316845A1 (en) * 2011-06-09 2012-12-13 Pulsar Informatics, Inc. Systems and Methods for Distributed Calculation of Fatigue-Risk Prediction and Optimization
CN102915511A (zh) * 2012-09-21 2013-02-06 四川大学 一种电力负荷的混沌相空间神经网络模型安全监测方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106803137A (zh) * 2017-01-25 2017-06-06 东南大学 城市轨道交通afc系统实时进站客流量异常检测方法

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