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基于相空间重构和神经网络的短期负荷预测

在电力系统的稳定运行与高效管理中，短期负荷预测扮演着至关重要的角色。它为电力调度、机组启停、电力市场交易等提供了关键的决策依据。而将相空间重构与神经网络相结合，为提高短期负荷预测的精度和可靠性开辟了新的途径。

相空间重构是一种从时间序列中恢复系统动力学特性的有效方法。电力负荷时间序列看似复杂无序，但实际上是由多个因素相互作用形成的非线性动力系统的输出。通过相空间重构，我们可以将一维的负荷时间序列嵌入到一个高维的相空间中，使得原本隐藏在一维序列中的系统演化规律和内在相关性得以显现。重构过程中，关键参数如延迟时间和嵌入维数的选择至关重要，它们直接影响着重构相