中长期电力负荷预测研究

为了有效地提高电力负荷的预测精度,针对影响中长期电力负荷多因素间的非线性和不确定性,提出了一种粗糙集(RS)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的中长期电力负荷预测方法.采用粗糙集理论把影响电力负荷的六个因素,属性约简为三个核心属性,减少了LSSVM的输入量,提高了电力负荷预测系统的快速性;粗糙最小二乘支持向量机回归建模,构造RS-LSSVM的电力负荷预测模型,提高预测的精度.最后进行仿真,改进模型应用于某地区的中长期电力负荷的拟合和预测中,采用RS-LSSVM模型,与BP神经网络的拟合预测结果相比,预测误差明显小于BP神经网络,具有更高的预测精度,为中长期的电力系统负荷预测提供了一种新的科学、有效的方法.     

基于FCM-LSSVM-GSA空调负荷预测

准确、快速的空调负荷预测是实现空调系统经济运行的基础。为提高空调负荷预测模型的精度以及稳定性,本文提出了一种基于FCM-LSSVM-GSA空调负荷预测方法。根据数据的相似统计分布特征,利用模糊C均值聚类算法(FCM)将历史负荷数据划分成多个簇类,以降低样本数据中相关噪声对建模精度的影响;并根据每个簇类的训练和测试数据集建立相应的最小二乘支持向量机预测模型(LSSVM);通过引入万有引力搜索算法(GSA)优化LSSVM的模型参数,以避免人为选择的盲目性,从而提高模型的预测精度。基于DeST平台模拟数据,将FCM-LSSVM-GSA模型运用于南方某办公大楼的逐时空调负荷预测。通过对比均方根误差(RMSE)和平均绝对百分误差(MAPE),结果表明该模型的预测精度明显优于传统LSSVM模型和简单FCM-LSSVM模型。     

用关联分析法对负荷预测结果进行二次处理

短期电力负荷预测是电力系统管理现代化的重要内容之一,是对发电、输电和电能分配等合理安排的必要前提,对提高电力系统的各方面的效益有非常重要的影响.随着电力系统管理现代化的发展,电力部门对短期负荷预测精度的要求也越来越高.介绍了现有的电力负荷预测技术的研究状况,并在此基础上提出了利用关联规则分析法对负荷预测结果进行二次处理.实验结果表明负荷预测结果通过关联规则分析法的处理,其准确率得到一定程度的提高.     

基于确定性退火聚类的LSSVM短期负荷预测

提出了确定性退火聚类和最小二乘支持向量机(Least square Support Vectormachine.LSSVM)相结合的电力系统短期负荷预测方法.考虑影响负荷变化的各种因素构造负荷样本数据,利用确定性退火聚类算法对样本数据进行分类,得到的分类样本数据作为最小二乘支持向量机的学习样本,保证最小二乘支持向量机具有较高的预测精度.利用某电力公司2007年负荷数据和气象数据进行仿真实验,仿真结果表明该方法具有较高的预测精度.     

基于改进PSO-LSSVM的电采暖短期负荷预测研究

为了提高电采暖短期功率负荷预测的精度、准确性和速度,提出一种改进PSO-LSSVM算法对电采暖的短期负荷功率预测.利用PSO算法对LSSVM进行参数的优化,将得到的最优参数值作为LSSVM参数从而建立改进PSO-LSSVM算法模型.考虑电采暖地区的天气、温度的因素,将新疆某地电采暖负荷历史数据以天气变化、温度差为参考指...     

短期电力负荷预测模型的建立与应用

研究短期电力负荷问题.电力负荷影响因子多,且含有噪音信息,传统短期电力负荷预测方法难以对其进行准确的预测,导致电力负荷精度低.为了提高短期电力负荷预测精度,提出了KPCA - BPNN的短期电力负荷预测模型.模型对电力负荷影响因素进行分析,并利用KPCA提取其主元特征分量,然后利用BPNN进行建模预测,最后对湖南某城市的短期电力负荷进行预测.仿真表明,KPCA - BPNN不仅加快了电力短期负荷预测预测速度,同时提高了电力短期负荷预测精度,是一种新型实用的电力系统短期负荷预测模型.     

基于小波变换和ARMA-LSSVM的忙时话务量预测

为提高受多种因素影响的话务量数据的预测精度和稳定性,提出一种考虑多因素影响的基于小波变换和自回归滑动平均(ARMA)-最小二乘支持向量机(LSSVM)的话务量组合预测模型。对忙时话务量数据进行相关性分析,得出影响话务量的重要因子;利用小波变换对数据进行分解和重构,得到低频分量和高频分量;将低频分量输入ARMA模型进行预测,将高频分量和话务量重要影响因子输入粒子群算法优化的LSSVM模型进行预测,将两组预测结果合成。实验结果表明,该模型进一步提高了预测精度和稳定性。     

基于包容性检验和证据理论的短期负荷预测

为了提高短期负荷的预测精度,提出一种包容性检验和证据理论的短期负荷组合预测模型(ET-DS).分别采用多个单一模型对短期负荷进行预测,采用包容性检验选择最合适的单一模型,利用证据理论获取单一模型的权值,实现短期负荷的组合预测,并采用短期负荷数据对模型性能进行仿真测试.仿真结果表明,相对单一模型及其它组合模型,ET-DS组合模型更加准确刻画了短期负荷变化趋势,提高了短期负荷预测精度,预测结果可为电力规划提供有价值参考意见.     

基于CEEMDAN-SAFA-LSSVM的短期风功率预测

随着电网中风电渗透率的逐年提高,对其出力进行精确预测是保障电网可靠运行的技术措施之一.建立了基于CEEMDAN-SAFA-LSSVM短期风功率组合预测模型.采用完全集合经验模态分解(CEEMDAN)将原始风功率序列分解成特征互异的各个本征模态分量,对分解产生的本征模态分量进行相空间重构,然后根据得到的新模态分量建立相应的最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型.针对LSSVM模型的预测精度易受参数选择的影响,提出萤火虫算法(SAFA)优化LSSVM模型的参数,解决了 LSSVM参数寻优效率低的问题.算例分析表明CEEMDAN-SAFA-LSSVM模型在风功率预测中具有较高的预测精度和预测效率.     

基于LSSVM和RBFNN的水华中短期预测方法

为了提高湖库水华中短期预测精度,提出LSSVM水华中长期预测模型和RBFNN水华短期预测模型。首先利用粗糙集理论和主成分分析法确定了水华暴发的主要影响因子,确定叶绿素,总磷,总氮含量以及水温等参数是影响水华发生的主要因素。在此基础上对各自网络的拟合能力分析,通过正确选取模型参数gam和sig2的值,使得LSSVM水华中期预测模型精度远高于SVM网络的预测精度;而对于RBFNN水华短期预测模型,通过正确选取模型参数sp宽度的值来提高该网络的泛化能力和预测精度。     

灰色变异粒子群算法在电力负荷预测中的应用

由于电力负荷量是电力系统发展的基础,因此提高电力负荷量预测的准确性有利于电力系统的快速发展. 本文利用粒子群算法优化参数的良好性能和灰色预测法适合预测不确定因素影响系统的优势,提出了灰色变异粒子群组合预测模型来预测电力负荷量,提高了电力负荷预测的精度,并通过实例对组合预测模型的预测精度和有效性进行了分析. 结果表明,此组合预测模型的精度优于单一的灰色预测模型,且优于其他几种预测算法,该组合模型能很好地预测电力负荷量,为电力系统的决策和发展提供了可靠的科学数据.     

A least squares support vector machine model optimized by moth-flame optimization algorithm for annual power load forecasting

Annual power load forecasting is essential for the planning, operation and maintenance of an electric power system, which can also mirror the economic development of a country to some extent. Accurate annual power load forecasting can provide valuable references for electric power system operators and economic managers. With the development of Energy Internet and further reformation of electric power market, power load forecasting has become a more difficult and challenging task. In this paper, a new hybrid annual power load forecasting model based on LSSVM (least squares support vector machine) and MFO (Moth-Flame Optimization algorithm) is proposed, which the parameters of LSSVM model are optimally determined by the latest nature-inspired metaheuristic algorithm MFO. Meanwhile, the rolling mechanism is also employed. The forecasting results of China’s annual electricity consumption indicate the proposed MFO-LSSVM model shows much better forecasting performance than single LSSVM, FOA-LSSVM (LSSVM optimized by fruit fly optimization), and PSO-LSSVM (LSSVM optimized by particle swarm optimization). MFO, as a new intelligence optimization algorithm, is attractive and promising. The LSSVM model optimized by MFO can significantly improve annual power load forecasting accuracy.     

基于二阶振荡微粒群最小二乘支持向量机的物流需求预测

为了提高物流需求的预测精度,在分析物流需求影响因素基础上,建立了物流需求的二阶振荡微粒群最小二乘支持向量机预测模型。利用最小二乘支持向量机(LSSVM)描述物流需求与其影响因素间的复杂非线性关系,并通过二阶振荡微粒群(TOOPSO)算法优化选择LSSVM参数。实例分析表明,模型具有较高的预测精度,TOOPSO算法搜索LSSVM最优参数时间明显少于传统交叉验证法,是一种有效的物流需求预测方法。     

遗传优化支持向量机在电力负荷预测中的应用

研究电力负荷准确预测问题,电力负荷与影响因子之间呈现复杂非线性关系,传统预测方法无法刻画其变化规律,预测精度低。为提高电力负荷预测精度,提出一种采用遗传优化支持向量机的电力负荷预测模型。采用最小二乘支持向量机的非线性逼近能力去描述电力负荷与影响因子间的复杂非线性关系,并采用自适应遗传算法优化最小二乘支持向量机的参数。采用某省1990～2008年电力负荷数据仿真测试,结果表明,遗传优化支持向量机提高了电力负荷的预测精度,预测平均误差低于其它对比模型,电力负荷预测提供了一种新的研究思路和途径。     

改进PSO优化参数的LSSVM燃煤锅炉Nox排放预测

为了提高燃煤锅炉NOX排放浓度预测的准确度,更好地进行氮氧化物的污染监测,提出了一种结合最小二乘支持向量机(Least squares support vector machines,LSSVM)和改进的粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)的预测方法。依据LSSVM预测原理及其参数选择的不确定性,采用一种改进的PSO优化算法对模型参数进行寻优,建立锅炉燃烧NOX排放特性模型,并与另两种方法结果进行比较。结果表明:LSSVM是一种有效的建模方法,有较高的拟合度;改进的PSO与LSSVM结合可改善模型的预测精度和泛化能力,在NOX排放浓度预测方面明显优于其他两种参数优化算法,对NOX排放预测有指导意义。     

基于模糊逻辑和神经网络的电力负荷预测

设计并实现了神经网络和模糊逻辑相结合的综合预测模型进行短期电力负荷预测。由神经网络和模糊逻辑分别对基本负荷和受天气、节假日影响的负荷进行预测,使其在天气突变等情况下也能达到较高的预测精度。采用此模型对石家庄电力系统负荷进行预测分析,取得了令人满意的结果。     

电网供电系统短期电力负荷预测优化仿真

对电网供电系统短期电力负荷预测模型进行优化,能提升预测结果的准确性和鲁棒性.虽然现有预测模型可以满足预测速度的要求,但预测结果的精确性和稳定性却无法保证.为了得到更加准确和稳定的预测结果,提出了细菌觅食算法优化极限学习机预测模型.首先在电力负荷样本数据中形成训练样本和预测样本集,利用细菌觅食优化算法对极限学习机预测模型中的不确定参数进行优化,然后利用改进后的模型进行电力负荷预测.新模型的优化仿真结果显示,利用细菌觅食算法优化极限学习机预测模型的预测精度和稳定性均优于传统预测模型的预测结果,该算法具有很好地实用性.     

改进布谷鸟算法优化混合核LSSVM的卷烟销售量预测

为了提高卷烟销售量预测精度,提出了基于一种改进布谷鸟算法（MCS）优化混合核最小二支持向量机（LSSVM）的卷烟销售量预测模型（MCS-LSSVM）。收集卷烟销售量数据,并构建LSSVM学习样本,然后混合核函数的LSSVM对样本进行训练,并采用改进布谷鸟算法对混合核函数参数进行优化,最后建立卷烟销售量预测模型,并用于某卷烟公司卷烟销售的预测。结果表明,相对于对比模型,ICS-LSSVM模型获得了更优的建模效果和更高的预测精度。     

用关联分析法对负荷预测结果进行二次处理

短期电力负荷预测是电力系统管理现代化的重要内容之一,是对发电、输电和电能分配等合理安排的必要前提,对提高电力系统的各方面的效益有非常重要的影响。随着电力系统管理现代化的发展,电力部门对短期负荷预测精度的要求也越来越高。介绍了现有的电力负荷预测技术的研究状况,并在此基础上提出了利用关联规则分析法对负荷预测结果进行二次处理。实验结果表明负荷预测结果通过关联规则分析法的处理,其准确率得到一定程度的提高。     

基于随机灰色蚁群神经网络的近期公交客流预测

为了科学准确地预测近期公交客流量,根据近期公交客流量预测受到多因素影响以及非线性的特点,利用随机灰色变量描述预测系统的不确定性,建立了随机灰色预测模型以及基于蚁群算法的递归神经网络模型,在此基础上,提出了一种基于随机灰色蚁群神经网络的近期公交客流量预测方法。最后以铜陵市为例,对模型的预测精度和有效性进行了分析。结果表明,基于蚁群算法的递归神经网络模型的预测精度不但高于其他单一预测模型,而且明显优于其他传统组合预测模型,能很好地反映事物发展的规律,能够指导公交经营管理者近期的决策行为,有效地改善了预测精度。