基于改进LS-SVM的短期电力负荷预测方法研究

针对电力负荷随机性强、稳定性差、预测精度不理想等问题,提出了一种基于粒子群优化PSO和最小二乘支持向量机LS-SVM的短期负荷预测方法。模型的输入因子是负荷数据和气象信息等。粒子群优化算法用于实现支持向量机参数的自动优化,建立了基于粒子群优化的最小二乘支持向量机短期负荷预测模型。通过仿真验证了改进前后预测模型的准确性和有效性,结果表明,改进的预测方法具有收敛性好、预测精度高、训练速度快的优点。本研究为我国短期负荷预测方法的发展提供了参考和借鉴。     

基于IPSO-LSSVM的风电功率短期预测研究

风电功率预测的关键是预测模型的选择和模型性能的优化。选择最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)作为风电功率预测模型,使用改进的粒子群算法（improved particle swarm optimization algorithm ,IPSO）对影响最小二乘支持向量机回归性能的参数进行优化。在建立了改进的粒子群算法优化最小二乘支持向量机（LSSVM）的风电功率预测模型后,运用该模型对广西某风电场进行了仿真研究。为了对比研究,同时使用前馈(back propagation,BP)神经网络模型和支持向量机（support vector machine,SVM）模型进行了预测。最后采用多种误差指标对三种模型的预测结果进行综合分析。结果表明,使用改进的粒子群算法优化最小二乘向量机（IPSO-LSSVM）的风电功率预测模型具有较高的预测精度。     

基于Spark和IPPSO_LSSVM的短期分布式电力负荷预测算法

为了提高电力负荷预测的精度,应对单机运算资源不足的挑战,提出一种改进并行化粒子群算法优化的最小二乘支持向量机短期负荷预测模型。通过引入Spark on YARN内存计算平台,将改进并行粒子群优化(IPPSO)算法部署在平台上,对最小二乘支持向量机(LSSVM)的不确定参数进行算法优化,利用优化后的参数进行负荷预测。通过引入并行化和分布式的思想,提高算法预测准确率和处理海量高维数据的能力。采用EUNITE提供的真实负荷数据,在8节点的云计算集群上进行实验和分析,结果表明所提分布式电力负荷预测算法精度优于传统的泛化神经网络算法,在执行效率上优于基于Map Reduce的分布式在线序列优化学习机算法,且提出的算法具有较好的并行能力。     

基于改进鱼群算法与最小二乘支持向量机的短期负荷预测

在电力系统中,无论是正常运行时的调度工作还是故障修复时的孤岛划分,都需要准确的负荷数据,因此电力负荷准确的短期预测工作十分重要。本文运用最小二乘支持向量机进行预测:首先,对人工鱼群算法通过视野和步长自适应设定以及引入精英反向学习机制进行改进,使其计算更加具有优越性;其次,利用改进的人工鱼群算法对广泛应用于负荷预测的最小二乘支持向量机进行改进(主要针对其核宽度系数与正则化参数);最后,运用参数改进后的最小二乘支持向量机对IEEE 33节点系统进行短期负荷预测。实例表明了此方法的工程实用性。     

基于最小二乘支持向量机的短期负荷预测

针对当今人工智能短期负荷预测方法存在的缺陷,提出了一种最小二乘支持向量机(LS-SVM)短期负荷预测方法,即建立最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归模型。在选取该模型训练样本时,为了提高预测精度,采用灰色关联投影法来选取相似日。同时,针对标准粒子群优化算法易陷入局部最优的缺点,提出自适应变异粒子群优化算法来选择最小二乘向量机的参数,从而提高了负荷预测精度,避免了对模型参数的盲目选择。仿真结果分析表明,该方法有效、可行。     

结合改进PSO算法和LSSVM的化工异常工况超早期监测预警研究

针对化工过程采样间隔短、动态性强,短期参数预测不能有效地为现场人员提供充足的操作时间,提出了结合改进粒子群优化(PSO)算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)的异常工况超早期监测预警方法。采用最小二乘支持向量机对归一化处理后的过程数据进行训练,利用改进的粒子群优化算法对最小二乘支持向量机中的核参数和惩罚因子进行快速精确地全局寻优,得到优化的预测模型。在丙烷塔的超压异常工况超早期监测预警案例分析中,能够准确地对未来500 s内的过程数据进行预测,并比DCS系统提前40 s发出异常报警,相比于最小二乘支持向量机预测模型和标准粒子群优化的最小二乘支持向量机预测模型,所提方法有效降低了预测误差。     

基于GRA-LSSVM的配电网空间负荷预测方法研究

针对配电网空间负荷预测实际应用中容易存在可用信息和数据散杂且经常匮乏的问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机的新型配电网空间负荷密度预测算法,以解决预测方法中样本有限、不易识别等问题。同时引入灰色关联分析改善最小二乘支持向量机的样本筛选,并采用混沌粒子群算法完善最小二乘支持向量机的参数选择,提高算法的空间负荷密度预测的精度。在介绍算法原理基础上,详细设计了配电网空间负荷预测方法的实现流程。对该算法的性能进行实例分析表明,所提方法可以有效地提高负荷密度预测的精度。     

利用粒子群优化最小二乘支持向量机诊断H桥功率模块IGBT故障

为了提高H桥功率模块中IGBT故障诊断的准确性,提出将粒子群优化最小二乘支持向量机用于H桥功率模块中IGBT故障诊断。分析了功率模块中可供采集的信号,将H桥直流侧电容电压作为故障的原始信号。通过小波多分辨率提取故障特征。采用粒子群算法优化最小二乘支持向量机中的核函数和正则化参数。通过仿真实验表明,粒子群优化最小二乘支持向量与默认参数最小二乘支持向量机、粒子群优化支持向量机和遗传算法优化最小二乘支持向量机相比,诊断准确率高和诊断时间短等优点,具有很好的实用性。     

基于灰色关联分析和IPSO-LSSVM的线损预测模型研究

为了准确、全面评估10 k V配电网线损情况,给出了一种灰色关联分析和改进粒子群算法优化最小二乘支持向量机的线损预测方法。通过灰色关联度分析定量分析了电气指标和10 k V配电网线损之间的关联性,改进标准粒子群算法学习因子的变化规律,使用IPSO优化LSSVM的惩罚因子,建立IPSO-LSSVM预测模型。通过某地区10 k V配电网线路实际计算,对比不同方法,验证IPSO-LSSVM模型具有更好的精度和收敛能力。     

考虑噪声数据的FCM-LSSVM负荷预测模型

针对传统负荷预测未考虑噪声数据影响的问题,提出了一种基于模糊C均值聚类与最小二乘支持向量机的组合预测模型。首先利用FCM对历史数据进行聚类分析,剔除孤立样本,继而构建负荷预测训练集并输入最小二乘支持向量机进行学习,进一步采用粒子群算法优化参数,得到最优预测模型。仿真结果表明,相对于其他负荷预测模型,该算法有效地消除了噪声数据对负荷预测精度的影响,泛化能力更佳。     

基于PSO优化LSSVM的短期风速预测

为了提高风电场风速短期预测的精确性,提出了基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机的预测方法。首先求出风速时间序列的嵌入维数和延迟时间,进而对混沌风速时间序列进行相空间重构。利用粒子群算法对最小二乘支持向量机进行参数优化,然后利用优化后的最小二乘支持向量机模型对相空间重构后的风速时间序列进行预测,预测结果表明基于粒子群优化的最小二乘支持向量机的预测效果满足了精度要求。同时运用了支持向量机和BP神经网络模型进行预测,仿真结果表明,基于粒子群优化的最小二乘支持向量机预测方法具有预测精度高,预测速度快的优点,因此具有很高的工程实际应用意义。     

基于LS-SVM和PSO相结合的电力负荷预测研究

提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)和粒子群优化技术(PSO)相结合的电力负荷预测方法.以历史负荷数据、气象因素等作为输入,建立预测模型,对未来日最大负荷进行预测.该模型利用结构风险最小化原则代替传统的经验风险最小化,以充分挖掘原始数据的信息,并应用粒子群算法优化最小二乘支持向量机的参数,提高了预测模型的训练速度和预测能力.实际算例表明,使用上述方法进行电力负荷预测,具有良好的可行性和有效性,与BP神经网络法的预测结果相比,前者具有更高的精度和更强的鲁棒性.     

基于自适应粒子群优化的SVM模型在负荷预测中的应用

为了提高电力系统短期负荷预测精度,针对传统支持向量机(SVM)模型在负荷预测中存在的参数的选取问题,提出一种新的预测模型:用改进的自适应粒子群优化算法寻求SVM模型的最优参数。经典粒子群算法是一种全局优化算法,在此基础上提出改进的粒子群算法（FAPSO）并对其进行收敛性测试,将基于改进粒子群算法FAPSO优化的SVM模型用于短期电力负荷预测。实例仿真结果表明该预测模型精度高于传统SVM预测模型,具有一定实用价值。     

基于自适应粒子群优化的SVM模型在负荷预测中的应用

为了提高电力系统短期负荷预测精度,针对传统支持向量机(SVM)模型在负荷预测中存在的参数的选取问题,提出一种新的预测模型:用改进的自适应粒子群优化算法寻求SVM模型的最优参数.经典粒子群算法是一种全局优化算法,在此基础上提出改进的粒子群算法(FAPSO)并对其进行收敛性测试,将基于改进粒子群算法FAPSO优化的SVM模型用于短期电力负荷预测,实例仿真结果表明该预测模型精度高于传统SVM预测模型,具有一定实用价值.     

基于EEMD-CS-LSSVM的短期负荷预测方法研究

针对电力负荷具有非线性特征、预测精度不高的问题,提出一种基于集合经验模态分解和布谷鸟搜索算法优化最小二乘支持向量回归机的组合预测方法.首先,将历史负荷数据经集合经验模态分解为高频分量、随机分量和低频分量;其次,针对各分量特征采用具有不同核函数的最小二乘支持向量回归机预测模型进行电力负荷分量的预测,并且利用布谷鸟搜索优化最小二乘支持向量回归机预测模型的关键参数;最后,叠加各分量预测值,还原电力负荷预测结果.以河南某地区电力数据为例,通过与反向传播神经网络、差分整合移动平均自回归模型以及布谷鸟优化-最小二乘支持向量机方法对比,表明本文所提方法具有最高的预测精度,预测准确率达到98.5％.     

基于最小二乘支持向量机的风功率短期预测

为了减小风力发电的随机性对电力系统的影响,提出了一种基于最小二乘支持向量机的风功率短期预测模型。在研究最小二乘支持向量机的基础上,为解决最小二乘支持向量机建模时其参数对预测性能影响,运用粒子群算法对参数进行优化,最后建立了基于粒子群优化最小二乘支持向量机的预测模型。运用某风电场的实测数据进行仿真研究,为了对比分析,同时利用E1man神经网络模型和支持向量机模型进行了预测,仿真结果表明,本文所提方法与其它方法相比预测精度更高,可以有效地应用于风功率的预测。     

基于人工免疫算法优化LSSVM的短期电力负荷预测

针对最小二乘支持向量机(LSSVM)中参数选取对电力负荷预测精度有着较大的影响,建立了一种基于人工免疫算法优化最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测模型,该模型以历史负荷数据作为输入向量,选用高斯径向基函数作为核函数,利用人工免疫算法对LSSVM中的惩罚因子和核参数进行优化选取,极大地提高了LSSVM的训练速度和预测精度。仿真结果表明,该方法在短期电力负荷预测中具有较高的预测精度,证实了该方法的有效性和可行性。     

基于参数优化的电力变压器故障诊断模型

针对当前电力变压器故障诊断效率低、误差大的难题,提出了基于参数优化的电力变压器故障诊断模型。首先提取电力变压器故障的特征,将其作为最小二乘支持向量机输入,电力变压器故障类型作为输出,然后采用最小二乘支持向量机对电力变压器的故障诊断样本进行学习,构建电力变压器故障识别的分类器,并引入混沌粒子群算法对最小二乘支持向量机的参数进行优化,最后进行了电力变压器故障诊断的仿真对比测试。测试结果表明,本文模型可以准确辨识各种类型的电力变压器故障,获得较高正确率的变压器故障诊断结果,电力变压器故障诊断的速度,而且电力变压器故障诊断整体性能要优于当前其它电力变压器故障诊断模型。     

磁悬浮开关磁阻电机建模与参数优化设计

针对磁悬浮开关磁阻电机参数设计问题,提出一种基于最小二乘支持向量机与粒子群优化算法的电机结构参数优化设计方法.采用三维有限元仿真建立样本空间,构建悬浮力、电磁转矩与绕组间互感的最小二乘支持向量机非参数模型;并基于该非参数模型,选择满足额定电磁转矩为约束条件,悬浮力最大且绕组间互感最小为优化目标,采用粒子群优化算法获取电...     

群优化支持向量机的磁轴承转子位移预测建模

为实现三自由度混合磁轴承转子位移自检测,提出了基于粒子群优化最小二乘支持向量机的转子位移预测建模方法。通过对该磁轴承电磁结构和工作原理的分析,基于等效磁路法构建了大气隙范围内的非线性模型。在此模型基础上,结合最小二乘支持向量机在有限样本下对高维非线性的拟合及预测能力,通过采集具有代表性的电流–位移样本数据,训练得到磁轴承位移预测模型。针对最小二乘支持向量机超参数选取问题,采用粒子群优化算法进行自动寻优,以提高预测模型的拟合和预测精度。最后将均值误差和绝对误差作为模型评价指标对所提方法进行对比仿真研究,并对结果进行了讨论,验证了预测建模和自检测方法的有效性。