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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。 相似文献
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基于免疫支持向量机方法的电力系统短期负荷预测 总被引:14,自引:3,他引:11
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. 相似文献
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电力市场环境下中长期负荷预测的应用分析 总被引:2,自引:0,他引:2
电力市场环境下负荷预测误差风险直接影响售电公司经营效益和供电的安全性和稳定性.为提高售电公司的经济性和稳定性,从负荷预测误差与负荷类型的研究角度出发,利用灰色系统理论、最小二乘支持向量机模型对中长期负荷进行了预测,并提出了预测加权误差这一概念,重点讨论某地区主要负荷类型与其预测加权误差之间的关联关系.分析结果使得负荷预... 相似文献
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基于粒子群优化鲁棒支持向量回归机的中长期负荷预测 总被引:5,自引:1,他引:4
持向量机(SVM)已经成功地应用于解决非线性回归和时间序列问题,并且已经开始用于中长期负荷预测.提出了一种基于鲁棒支持向量回归机RSVR(Robust Support Vector Regression)的中长期负荷预测的新方法.给出利用粒子群优化算法对鲁棒支持向量机系数优化选择的方法.建立基于此原理的中长期负荷预测模型,算例分析比较验证本文方法具有预测精度高、计算量小等特点和优势. 相似文献
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准确地实现小时负荷预测是实施优化控制和动态安全分析的前提.采用嵌入维最小二乘支持向量机(ELS-SVM)的方法进行建模和预测,对影响负荷的因素进行模糊化处理.采用了粒子群(PSO)优化算法解决ELS-SVM学习过程中多参数难以调整的问题.提出分段小批量学习和更新的在线学习方法,既降低了运算量又能有效地避免积累误差,从而提高预测精度.实验结果表明,该方法有效地将预测精度从2.1%提高到了1.29%. 相似文献
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基于ARMA误差修正和自适应粒子群优化的SVM短期负荷预测 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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经实例预测分析发现,利用累积式自回归动平均法(autoregressive integrated moving average,ARIMA)进行电力短期负荷预测时所得误差序列有较明显的周期规律性,针对此现象及其原因,为提高预测精度,提出采用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)对ARIMA预测误差进行修正的ARIMA-LS-SVM组合模型;利用该改进模型对哈尔滨电网负荷进行实例预测,结果表明:该方法能够提高短期负荷的预测精度,并且具有较强的推广性和应用能力。 相似文献
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基于支持向量机的中长期电力负荷组合预测 总被引:5,自引:0,他引:5
影响中长期负荷的因素多,随机性强,单一预测方法很难满足不同情况的预测需要,组合预测能较好地解决单一模型的不足,但现有组合预测模型主要基于经验风险最小,预测精度受组合模型的限制.本文提出一种基于最小二乘支持向量机的中长期负荷组合预测模型,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,充分挖掘原始数据和单一预测模型的信息,以单一模型的预测数据作为组合预测样本,选择多项式核函数的最小二乘支持向量机进行组合预测.实际算例表明,本文提出的组合模型预测平均误差仅为1.719%,具有良好的可行性和有效性. 相似文献
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电力系统中长期负荷预测的参数抗差估计研究 总被引:1,自引:0,他引:1
主要介绍提高中长期负荷预测结果的准确性和改善中长期负荷预测方法的抗粗差效果,对中长期负荷预测中参数的抗粗差估计进行了研究,提出了基于权函数的电力系统负荷预测参数抗差估计算法,通过对加权最小二乘法的修改,实现了负荷预报模型参数的抗差估计。算例表明,所提出的算法在处理中长期负荷预测中数据的粗差问题上效果较好,是改善预测精度的有益尝试。 相似文献
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中远期电力负荷预测对于引导电网规划建设和提升电力系统资源优化配置具有重要意义。为解决当前中远期负荷预测时间尺度过大、预测精度有限的问题,利用时间分解技术,对电力负荷的长期趋势与短期特征分别进行建模分析,从而提出一种新型预测方法,将中远期负荷预测的时间尺度缩短至小时,实现中远期逐时负荷预测。算例分析表明,所建模型在中远期逐时负荷预测方面的性能优于现有的同类模型,具有较高的全局精度和稳定性。同时,能够有效呈现电力负荷的概率密度特征和极值特性,有望为中远期电力规划提供参考。 相似文献
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基于广义学习矢量量化和支持向量机的混合短期负荷预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于广义学习矢量量化的负荷特征聚类方法,既考虑了专家经验的指导,同时兼备人工神经网络强大的非线性处理能力。归纳提取的负荷、气象综合指数更能反映日负荷的基本特征,同时减少了网络输入层的维数。实际预测结果表明,综合了广义学习矢量量化和支持向量机的混合短期负荷预测方法无论是在聚类准确度方面,还是在预测准确度方面,与单纯的支持向量机算法和自组织特征映射与支持向量机的混合算法相比,均具有明显的优势。 相似文献