基于FFT的混沌短期负荷预测方法的改进研究

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短期负荷预测是电力系统的基础工作,预测精度的好坏直接影响着整个电网经济安全的运行及电力负荷的分配。短期负荷预测的研究逐渐引起了人们的关注,研究表明负荷具有周期、混沌的特性,故“双周期+混沌”法即基于快速傅里叶变换即(FFT)的混沌时间序列预测方法成为人们的研究热点。基于FFT的混沌时间序列预测方法是运用FFT方法先把负荷中的周期部分分离出来,然后对剩余负荷进行混沌预测,在混沌预测方法中以相空间重构为基础的加权一阶局域法多步预测模型被广泛用于混沌时间序列的预测。在此算法中,由于全部分离周期频率
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