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林顺富汤继开汤波李东东符杨 《电网技术》2018,(2):614-620
电网典型电能质量稳态指标的准确预测对优化电网运行方式和提高电网供电质量具有重要意义。根据电能质量稳态指标似周期、非周期的特点,提出一种基于混沌理论和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的电能质量稳态指标预测模型。首先采用混沌理论对典型电能质量稳态指标历史数据进行相空间重构,构造包含吸引子的新数据空间;其次利用最小二乘支持向量机在高维空间下进行样本训练,并结合粒子群算法优化最小二乘支持向量机参数;最后得到最佳预测模型。基于某地配电网电能质量实际监测数据,采用所提模型进行典型电能质量稳态指标预测,平均相对误差均在8%以下,优于传统BP神经网络预测方法。 相似文献
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电网典型电能质量稳态指标的准确预测对优化电网运行方式和提高电网供电质量具有重要意义。根据电能质量稳态指标似周期、非周期的特点,提出一种基于混沌理论和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的电能质量稳态指标预测模型。首先采用混沌理论对典型电能质量稳态指标历史数据进行相空间重构,构造包含吸引子的新数据空间;其次利用最小二乘支持向量机在高维空间下进行样本训练,并结合粒子群算法优化最小二乘支持向量机参数;最后得到最佳预测模型。基于某地配电网电能质量实际监测数据,采用所提模型进行典型电能质量稳态指标预测,平均相对误差均在8%以下,优于传统BP神经网络预测方法。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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基于BP神经网络的城网供电可靠性预测方法 总被引:9,自引:5,他引:4
传统的供电可靠性评估方法是以准确的配电网结构和多年的元件可靠性历史数据为基础的,难以实现城市复杂配电网远期供电可靠性指标的预测。为此文章提出一种基于BP神经网络的城市电网供电可靠性预测方法,首先找出影响供电可靠性指标的几个主要特征量,包括最大负荷、架空线平均长度、线上平均分段开关台数、线上平均联络开关台数、线路平均配变台数和线路平均配变容量,将这些特征量的历史数据作为输入样本对人工神经网络进行训练,利用训练好的网络就可以预测规划目标年的城市电网供电可靠性指标。对某城市电网的应用结果表明该方法是有效的,所采用的BP神经网络具有较好的收敛性。通过对影响供电可靠性的相关因素进行灵敏度分析还可以获得对供电可靠性指标较敏感的相关特征量,供电企业可以据此制定提高可靠性的相关措施。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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群优化支持向量机的磁轴承转子位移预测建模 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率波动范围组合预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率波动范围组合预测建模方法。该方法首先对训练样本进行模糊信息粒化,根据需要提取各窗口的有效分量信息,即各窗口的最小值、大致平均值和最大值;其次应用最小二乘支持向量机对各分量分别建立预测模型,并使用自适应粒子群算法对各分量模型进行优化;最后使用优化后最小二乘支持向量机模型对风电功率波动范围进行预测。实例研究表明,该组合预测模型可以有效跟踪风电功率变化,对风电功率波动范围进行预测。 相似文献
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提出一种基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率平均值预测和风电功率波动范围预测的联合预测模型建模方法。该方法首先对训练样本进行模糊信息粒化,根据需要提取各个窗口的有效分量信息,即各窗口的最小值、大致平均值和最大值。其次应用最小二乘支持向量机对各个分量分别建立预测模型,并使用自适应粒子群算法对各个分量模型进行优化。最后使用优化后的最小二乘支持向量机模型对风电功率平均值和风电功率波动范围进行联合预测。实例研究表明,该联合预测模型可以有效进行风电功率平均值预测和风电功率波动范围预测的联合预测,并能有效跟踪风电功率变化。 相似文献
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提出一种基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率平均值预测和风电功率波动范围预测的联合预测模型建模方法。该方法首先对训练样本进行模糊信息粒化,根据需要提取各个窗口的有效分量信息,即各窗口的最小值、大致平均值和最大值。其次应用最小二乘支持向量机对各个分量分别建立预测模型,并使用自适应粒子群算法对各个分量模型进行优化。最后使用优化后的最小二乘支持向量机模型对风电功率平均值和风电功率波动范围进行联合预测。实例研究表明,该联合预测模型可以有效进行风电功率平均值预测和风电功率波动范围预测的联合预测,并能有效跟踪风电功率变化。 相似文献
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基于LS-SVM和PSO相结合的电力负荷预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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