年径流预测的最小二乘支持向量机-马尔可夫链组合模型

基于最小二乘支持向量机(LLSVM)与马尔可夫链(MC)提出了一种新的年径流预测模型——最小二乘支持向量机-马尔可夫链组合模型(LLSVM-MC).首先利用LLSVM模型对年径流进行第一步预测;其次将预测误差看作是马尔可夫过程,用MC对预测误差进行估计,作为第二步预测;最后,将两步预测结果叠加得到年径流预测值.实例预测表明,建议模型有效地提高了预测精度.     

基于贝叶斯框架的LS-SVM中长期径流预报模型研究

为解决最小二乘支持向量机模型采用交叉验证方法确定模型参数耗时较长的问题,将贝叶斯证据框架理论用于最小二乘支持向量机模型参数的优选.选用径向基核函数,建立了中长期径流预报模型.采用岷江紫坪铺水文站1937～2007年的年径流资料进行模型的预测和检验,并与交叉验证方法优选参数确定的最小二乘支持向量机模型及BP神经网络模型进行比较.研究结果表明,基于贝叶斯框架下的最小二乘支持向量机径流预报模型具有较好的预报精度.     

基于小波支持向量机耦合的月径流预测方法

耦合离散小波变换(DWT)与支持向量回归模型(SVR),建立月径流预测的小波支持向量机耦合模型(WSVR)。利用Mallat算法对原始月径流序列分解并重构成不同频率的子序列,以有效子序列作为SVR模型的输入;采用均方根误差(RMSE),平均绝对误差(MAE),确定性系数(DC)和相关系数(R)评价模型预测精度。模型应用于泾河张家山站的月径流预测,结果表明,在验证期耦合模型的RMSE、MAE、DC和R分别为12.5m~3/s、7.74m~3/s、0.87和0.935,明显优于最优支持向量回归模型的相应指标27.9m~3/s、13.4m~3/s、0.34及0.662,说明WSVR耦合模型可以提高支持向量机在月径流预测的精度。     

兰州站径流支持向量机预测

统计学习理论是研究有限样本情况下机器学习规律的理论.支持向量机是基于统计学习理论的一种新型的机器学习方法,可以解决样本空间中的高度非线性分类和回归等问题.建立了两种模型,模型Ⅰ将黄河干流兰州站的径流时间序列作为输入,模型Ⅱ将径流时间序列和太阳黑子作为输入,两种模型都应用支持向量机对次年的年径流进行预测.结果表明,SVM模型泛化能力强,具有较满意的预测效果.它较好地解决了小样本、过学习、高维数、局部最小等问题,同时模型Ⅱ的预测效果优于模型Ⅰ的,说明径流除了与径流时间序列本身有关外,与太阳黑子活动等有较密切的关系.虽然两者间的物理关系尚需进一步研究,但是支持向量机反映出两者间的非线性关系.     

融合大气环流异常因子的径流预报研究

径流预报对区域水资源开发与管理具有重要的作用,当前的研究主要聚焦在先进的算法而忽视了丰富预报因子对提高径流预报精度的贡献。本研究以泾河径流为例,将遗传算法(GA)和回归支持向量机模型耦合,建立了改进的支持向量机回归模型(GA-SVR)。预报变量在常规预报因子(降雨与蒸发)的基础上增加了对径流影响较强的大气环流异常因子。结果表明,预测变量未含大气环流异常因子的情况下,GA-SVR模型的预测精度和泛化能力皆优于神经网络模型(ANN);考虑大气环流异常因子后,GA-SVR模型预测精度进一步提高。由此说明,SVR模型耦合GA后可提高月径流的预报精度,考虑大气环流异常因子后其预测精度可进一步提高。     

多元变量径流预测的最小二乘支持向量机模型

河川径流中长期预测历来是水利系统研究的重要内容,本文基于支持向量机理论建立多元变量径流预测的最小二乘支持向量机模型,并对新疆伊犁河雅马渡站23年实测年径流最及其相应的4个预报因子(降水量、纬向环流指数、径向环流指数、太阳射电流量)进行实例仿真研究.通过与BP神经网络模型预测结果进行对比,表明多元变量LSSVM模型的预测精度更高、效果更好.追求结构风险最小化的模政工型设计特点使得LSSVM在处理小样本数据预测问题上显示出巨大的优越性,同时避免了神经网络方法的易陷入局部最优和过学习现象.     

基于混沌分析的月径流序列耦合预测模型及其应用

针对北方地区月径流年内年际变化幅度大、单一方法难以预测以及径流时间序列预测时,非线性模型阶数难以确定的特点,提出基于混沌分析的月径流序列耦合预测模型。该模型从时频分析角度出发,把月径流序列分解成不同的频率成分,并以相空间重构为基础进行混沌分析,然后分别采用支持向量机进行预测。以淮河支流沙河上游某水库月径流预测为研究实例,得出了较满意的预测结果,为径流预测提供了一条新途径。     

径流混沌时间序列的模糊支持向量机预测模型研究及其应用

针对径流混沌时间序列固有的确定性和非线性特点,以传统的支持向量机预测模型为基础,通过引入模糊隶属函数来考虑气候和流域下垫面条件变化,建立了径流混沌时间序列的模糊支持向最机预测模型.通过三种方法对长江寸滩站实际月径流时间序列的预测模拟结果对比,表明本文建立的模型具有更高的模拟精度,是一种有效的径流时间序列预测模型.     

异步电动机调速系统特性参数预测

为了能够有效地进行异步电动机调速系统特性参数的预测,研究了支持向量机在其中的应用,分析了支持向量机的基本原理。建立了灰色支持向量机的预测模型。最后,进行了实例研究,结果表明支持向量机具有较高的预测精度。     

三种基于支持向量机风速预测方法对比研究

本文介绍了3种基于支持向量机的风电场风速预测模型,分别是最小二乘支持向量机、遗传最小二乘支持向量机和经验模式分解结合遗传最小二乘支持向量机组合模型。针对不同的预测周期,对3种方法在风速预测中的应用进行了研究和比较。研究结果表明：预测周期较短时,三者的预测结果相近;在中长期预测中,遗传最小二乘支持向量机和经验模式分解结合遗传最小二乘支持向量机组合模型要优于最小二乘支持向量机,但2者的结果又有着各自的特点。实际运用时,应根据具体情况进行分析和判断,选择合适的模型,以取得最优预测结果。     

电费违约金的误解与辨正

电费违约金是电费回收中的重要法律问题,然而,无论是供电企业,还是司法部门,对其名称、功能、比例和属性等方面存在不少误解,影响了电费违约金功能的发挥。违约金和违约使用电费都是电费违约金的正确名称,而不能称其为滞纳金或罚款。电费违约金有赔偿性和惩罚性之分,适用比例也存在很大区别。电费违约金是在法定违约金的框架内,又赋予了当事人自由约定的权利,含有约定违约金的成分。     

牛顿最优潮流算法中离散控制量的新处理方法

提出了一种新的基于正曲率二次罚函数的最优潮流算法中离散控制量的处理方法,该方法利用二次罚函数产生的虚拟费用迫使离散控制到达它的一个分级上,引入机制简单有效,燕能很好地结合在牛顿最优潮流算法中。文中对一个ＩＥＥＥ试验系统和两个的实际电力系统做了数值计算。结果表明,该方法有良好的收敛性、精确性、具有很强的实用意义。     

采用边际效用理论分析电力行业中违章和事故的处罚原则

采用微观经济学中的边际效用理论,根据实际工作情况建立电力行业违章和事故处罚模型,按照等边际法则对处罚模型进行分析,确定违章和事故处罚原则,提出将该原则应用于实际工作的建议。     

平抑机组出力波动的发电计划模型及其应用

在编制基于发电成本最小的发电计划时,机组出力曲线经常会出现来回波动的情况。针对这一问题,引入了机组出力变化惩罚因子,并根据不同容量机组的生产特性,分别建立了机组出力变化的线性惩罚模型和分段惩罚模型。采用某省级电力系统算例对所建立的模型进行测试。算例结果表明,模型能有效平抑大中型机组的出力波动,保证出力平稳;在一定程度上可以改善小型机组的出力特性,便于在实际中进行控制;满足电网安全约束,保证安全断面不越限。     

三维恒定磁场罚函数有限元法的离散格式

对于三雏线性恒定磁场的罚画数有限元法，本文给出了关于四面体元、直三棱柱元和长方体元这三种常用单元的离散格式。     

机组组合问题的罚函数法

机组组合问题是一个大规模的非线性、0、1变量混合整数规划问题 ,是一个难问题。以罚函数方法解决0、1变量整数规划问题是一个新的尝试。文中考虑包括发电机爬坡约束和时间约束等动态约束在内的多种约束条件 ,对机组组合问题的 0、1变量进行松弛 ,并在目标函数中增加一个惩罚函数项 ,将问题变换成一个非线性连续变量的规划问题 ,以SQP法求解。本算法经过一个简单的算例检验 ,说明是行之有效的。     

计及风电出力惩罚成本的电力系统经济调度

风电出力具有随机性和间歇性的特点,如何在经济调度模型中处理大型并网风电场模型是长期以来关注的热点.为此,引入高估出力期望、低估出力期望以及惩罚成本系数的概念,在此基础上,提出了计及风电出力惩罚成本的电力系统经济调度模型.通过在目标函数中引入惩罚成本,使优化结果兼顾了风能的利用率和总经济成本.算例结果验证了该方法的有效性.     

考虑环保成本和风电接入影响的动态经济调度模型

风电具有动态随机性,传统的经济调度模型已不再适用。考虑机组的环境效益,引用了环境惩罚成本;基于风电的随机性及其给系统安全造成的影响,引入利润备用容量惩罚成本,应用随机规划理论构建了含风电机组的动态经济调度模型。在求解模型时,采用蒙特卡罗模拟和遗传算法的混合智能算法,以蒙特卡罗模拟的随机变量模拟结果作为遗传算法的输入参数。以IEEE30系统为例,对传统的经济调度模型和建立的调度模型进行了比较分析,验证了该模型的合理性与有效性。     

配电网重构的组合算法

支路交换算法可快速重构配电网但不能保证得到全局最优解,模拟退火算法能以较大概率搜索到全局最优或近全局最优解,但计算速度慢。结合两者优点,以模拟退火算法帮助支路交换算法避开局部最优并减少模拟退火算法降温次数和每个控制温度下开关变换次数,可从根本上提高计算速度。算例结果证明了该法的可行性。     

基于保证期货电量原则下罚函数的模型分析

在电力市场环境下,运用非线性规划的方法,通过对发电公司在保证期货电量一定原则和考虑处罚情况下利润目标函数的研究,建立了幂级数形式的罚函数模型。并将该函数运用到发电公司的经济调度模型中,形成了对发电公司不按照合约出力情况下的市场约束机制。结合算例,分析并验证了罚函数在期货和现货交易中的约束行为。结果表明,该罚函数模型运用价格杠杆作用对发电公司的市场行为有很强的约束作用,而且形式灵活,能更好地维护电力市场的健康有序交易。