杂草算法优化支持向量机的短期负荷预测

针对支持向量机在短期负荷预测中的参数优化问题,利用杂草算法优异的搜索能力,构建了基于杂草算法优化支持向量机的短期负荷混沌预测模型(IWO-SVM)。该模型首先将支持向量机一组参数看作一个杂草种子,然后通过模拟杂草生存、繁殖过程实现支持向量机参数寻优,最后采用具体短期负荷数据对其性能进行分析。结果表明,IWO-SVM获得了高精度的短期负荷预测结果,能够满足短期负荷预测的实际要求。     

基于支持向量机回归组合模型的中长期降温负荷预测

提出基于支持向量机回归组合模型的中长期降温负荷预测方法。其中,支持向量机模型以多种社会经济数据为输入参数,年最大降温负荷值为输出参数。在训练过程中采用网格搜索法对支持向量机回归模型参数进行优化;回归分析中,综合采用线性、二次和三次多元回归的组合模型;最后利用最优组合预测方法将二者组合。采用广东省2008~2011年实际负荷数据和社会经济数据为训练样本,2012~2014年数据为测试样本,对支持向量机回归组合预测模型进行验证,同时也对2015和2020年最大降温负荷进行预测。结果表明,预测值与真实值的误差控制在5%以下,验证了该中长期降温负荷预测模型的有效性。目前该预测模型已在广东电网得到实际应用。     

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。     

含微电网的主动配电网负荷预测

负荷预测是配电网规划的重要环节,是网架规划重要计算依据。针对大量分布式电源和微网并入主动配电网,采用支持向量机技术,建立完备的负荷预测模型,并基于粒子群优化算法对支持向量机的一些关键参数优化选择,提出适用于含微网的主动配电网的负荷预测方法。首先对微电网并入主动配电网的结构做了详细说明,通过支持向量机SVW技术,建立负荷预测的非线性回归方程,然后基于粒子群优化算法对支持向量机关键参数写出具体优化思想和迭代过程,最后将提出的负荷预测方法应用于光伏发电示范新区来显示它的效果。     

改进粒子群算法和最小二乘支持向量机的电力负荷预测

针对最小二乘支持向量机在电力负荷预测应用中的参数优化问题,将改进粒子群算法引入到最小二乘支持向量机参数中,建立一种新型的电力负荷预测模型(IPSO-LSSVM)。首先将最小二乘支持向量机参数编码为粒子初始位置向量;然后通过粒子个体之间的信息交流、协作找到最小二乘支持向量机的最优参数,并针对标准粒子群算法的不足进行相应改进;最后将其应用于电力负荷建模与预测,并通过仿真对比实验测试其性能。实验结果表明,IPSO-LSSVM可以获得较高准确度的电力负荷预测结果,大幅度减少了训练时间,满足电力负荷在线预测要求。     

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％.     

基于粒子群支持向量机的短期电力负荷预测

在分析支持向量机SVM(Support VectorM ach ine)回归估计方法参数性能的基础上,提出粒子群算法PSO(Partic le Swarm Optim ization)优化参数的SVM短期电力负荷预测模型。PSO算法是一种新型的基于群体智能的随机优化算法,简单易于实现且具有更强的全局优化能力。用所建立的负荷预测模型编制的M atlab仿真程序,对某实际电网进行了短期负荷预测,结果表明预测精度更高。     

基于ARMA误差修正和自适应粒子群优化的SVM短期负荷预测

利用最小二乘支持向量机（LS-SVM）进行短期负荷预测的精度及其泛化性能很大程度上取决于其参数选择。对于支持向量机中的核参数σ和惩罚系数C采用基于适应度函数惯性权重自适应调整的粒子群优化算法进行选择。在对LS-SVM回归模型参数优化的基础上,建立自回归滑动平均（ARMA）误差预测模型来修正负荷预测结果从而提高预测精度。选择某地区夏季96点负荷数据作为训练样本和测试样本进行分析,并且选择SVM模型进行对比。实验结果表明,同标准的SVM回归模型相比,APSO-ARMA-SVM负荷预测模型能明显改善预测精度,能够推广到电价预测等其他预测领域。     

基于粒子群支持向量机的短期电力负荷预测

在分析支持向量机SVM(Support Vector Machine)回归估计方法参数性能的基础上,提出粒子群算法PSO(Particle Swarm Optimization)优化参数的SVM短期电力负荷预测模型.PSO算法是一种新型的基于群体智能的随机优化算法,简单易于实现且具有更强的全局优化能力.用所建立的负荷预测模型编制的Matlab仿真程序,对某实际电网进行了短期负荷预测,结果表明预测精度更高.     

基于数据挖掘技术和支持向量机的短期负荷预测

支持向量机方法已经非常成熟的应用在短期负荷预测领域,它在选取历史日期进行模型训练的时候通常选取距离预测日相近的一段日期,而没有考虑这段时间气象条件、星期类型、节假日造成的影响,使得所建立的模型并不能完全的反映预测日的特征。提出了基于一种基于数据挖掘技术的支持向量机负荷预测方法,该方法提出了预测模型样本选取的新颖思路,首先采用层次聚类法对历史日负荷进行聚类,利用层次聚类得到的分类结果建立决策树,根据待预测日的属性在决策树中查询得到支持向量机预测模型输入的历史负荷,建立支持向量机预测模型并对待预测日的负荷进行预测。实例中负荷数据采用浙江省某地级市的历史负荷,用新方法对该地区的日96点负荷进行预测,并将该算法与传统的支持向量机算法进行比较,文中提出的方法解决了传统的基于支持向量机方法训练日期选取不能反映待预测日特征的问题,故本算法结果具有较高预测精度。     

基于主成分与粒子群算法的LS-SVM短期负荷预测

短期电力负荷预测对电力系统安全经济运行和国民经济发展具有重要意义。最小二乘支持向量机(Least square support vector machines,LS-SVM)在解决小样本、非线性问题中表现出许多特有的优势,该方法已成功应用在负荷预测领域。本文提出了一种基于主成分分析的支持向量机预测模型,运用主成分分析对历史数据进行主成分提取,消除输入的训练数据本身存在着大量的噪声和冗余,从处理后的数据提取LSSVM的训练样本,并利用改进的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)以LSSVM中的参数作为粒子进行优化,进而提高训练速度和预测精度。最后,将该模型运用到短期电力负荷预测中,与经典的SVM和BP神经网络相比具有更好的泛化性能和预测精度。     

基于免疫支持向量机方法的电力系统短期负荷预测

在对支持向量机(Support Vector Machines,SVM)方法的参数性能进行分析的基础上,提出了一种免疫支持向量机方法来预测电力系统短期负荷,其中利用免疫算法来优化支持向量机方法的参数.免疫算法是根据人类或其它高等动物免疫系统的机理而设计的,通过仿真抗原和抗体之间的相互作用过程,有效地克服了未成熟收敛现象,提高了群体的多样性.电力系统短期负荷预测的实际算例表明,与支持向量机方法相比,本文所提免疫支持向量机方法具有更高的预测精度.     

基于复Gaussian小波SVM的短期负荷预测

提出了复Gaussian小波SVM模型,并将其应用于对电力系统短期负荷的预测。证明了复Gaussian小波核满足SVM平移不变核条件,建立了相应的SVM,并且使用搜寻者优化算法对相关参数进行优化选择。在短期负荷预测的仿真实验中,通过与常用的径向基核SVM模型的对比,验证了该方法具有较好的精确度和有效性,有一定的实用价值。     

结合模糊粗糙集和支持向量机的电力负荷短期预测方法

针对支持向量机（support vector machine,SVM）负荷预测方法中存在冗余信息、数据量过大而导致的训练时间过长、速度变慢等缺陷,利用模糊粗糙集（Fuzzy Rough Sets,FRS）能有效地处理不精确或不完备知识及冗余信息的特点,提出了一种结合FRS和SVM的短期负荷预测模型,将FRS理论中的属性约简算法用于解决电力负荷中众多影响因素的信息膨胀问题,采用属性约简算法剔除与决策信息不相关的因素,将约简后的因素作为SVM的输入,并采用SVM回归算法预测短期负荷。算例仿真表明,该预测模型可保证预测精度,加快计算速度。     

基于人群搜索算法优化参数的支持向量机短期电力负荷预测

支持向量机是一种新型机器学习算法,它基于结构风险最小化准则取得较小的实际风险,有效提高了泛化能力,具有理论严密、适应性强、全局优化等特点,在模式识别和回归问题等方面应用广泛。以某地区历史负荷数据为输入,通过人群搜索算法对支持向量的各项参数进行寻优计算,得到最优的参数取值,然后把最优参数代入到SVM预测模型中,得到人群搜索算法的支持向量机(SOA-SVM)模型,利用此模型对某地区未来24小时的负荷进行短期预测。通过算例验证,利用SOA-SVM预测的精度要比BP神经网络和PSO-SVM的精度要高,所以说明用此方法进行短期负荷预测是有效和可行的。     

采用支持向量机和模拟退火算法的中长期负荷预测方法

准确的中长期负荷预测能够提高电力系统的经济效益和社会效益.分析了支持向量机(support vector nachine,SVM)模型,并针对利用支持向量机进行负荷预测需要人为地确定相关参数的不足,提出了利用支持向量机进行中长期预测的新方法.该方法利用模拟退火(simulated annealing,SA)算法自动优化参数.实例验证结果表明,所提出的方法可以有效地选取支持向量机模型的参数,降低支持向量机的建模误差和测试误差,该方法与利用默认参数支持向量机进行预测的方法相比,有效地提高了负荷预测精度.     

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。