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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。 相似文献
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支持向量机(SVM)是一种在统计学习理论基础之上发展起来的针对小样本数据且具有优良推广性能的机器学习方法。阐述了SVM的基本原理及特性,并采用一种新的适用于连续问题的蚁群优化算法(MG-CACO)对SVM核函数的参数进行了优化。同时介绍了基于MG-CACO算法的支持向量机技术的设计思想和特点。并对一实际电网的短期负荷预测进行了实例研究,其结果验证了基于MG-CACO算法的支持向量机预测方法提高了预测精度,此方法在短期负荷预测中的可行性和有效性。 相似文献
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通过发电机进相运行可有效调节系统运行过电压情况,但发电机进相运行是一个非线性的过程,现有方法难以对发电机进相能力进行精准建模,因此,提出采用蚁群算法优化的支持向量机来对发电机进相能力进行建模评估,可进一步提高支持向量机算法的运行效率和泛化能力。以发电机进相运行时的有功和无功作为支持向量机中数据点集的输入向量,以发电机功角和系统/定子电压作为输出向量进行建模。最后以额定功率为10 MW和300 MW的2台发电机为模型进行试验,通过对比分析试验结果可知,本文提出的蚁群支持向量机具有较强的泛化能力,可较为准确地评估发电机进相能力,有一定的实际工程应用价值。 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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为了降低交通事件对高速公路交通运行的影响,提出一种基于视频交通流参数的支持向量机交通事件检测算法。针对线圈检测器在车辆拥堵时的检测精度大幅降低,甚至无法检测等不足,采用基于视频的交通流参数检测方法。通过安装的视频摄像机,实现对高速公路全程的无盲区交通事件检测。同时,为了解决支持向量机模型参数的大小对分类器泛化能力的不利影响,采用改进的网格搜索算法对模型参数进行优化选择。应用实际采集的交通流数据,对优化的支持向量机事件检测算法进行验证,并与遗传算法、粒子群算法的优化结果进行比较。实验结果表明,提出的方法具有最高的检测率和较低的误报警率,且优化时间短,满足了交通事件检测实时性的要求。 相似文献
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混沌理论和支持向量机结合的负荷预测模型 总被引:2,自引:2,他引:0
根据电力负荷序列的混沌特性,提出混沌理论和蚁群优化支持向量机结合的电力系统短期负荷预测新方法,以相空间重构理论确定支持向量机的输入量个数;iJII练样本集由对应预测相点的最近邻相点集构成,且是按预测相点步进动态相轨迹生成;采用蚁群优化算法对支持向量机敏感参数进行优化,从而可增强预测模型对混沌动力学的联想和泛化推理能力,提高负荷预测的精度和提高预测稳定性.对某地区负荷系统日、周预测仿真测试,证明其可获得稳定的较高预测精度. 相似文献
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针对大规模风电场风电功率的非线性特性,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)的预测模型。由于LS-SVM的参数选择直接影响着模型的预测精度,于是采用一种基于量子粒子群优化方法来选择模型的超参数。为了弥补模型损失的鲁棒性,通过给每个样本误差不同的权系数,建立了具有良好泛化性能的WLS-SVM回归模型,从而进一步提高了模型预测的精度。本文提出一种基于量子粒子群优化(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization, QPSO)参数选择的加权最小二乘支持向量机(Weighted Least Squares Support Vector Machine, WLS- SVM)的超短期风电功率预测模型。应用上述方法对内蒙古地区大型风电场进行了预测,结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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基于改进粒子群算法的电力系统无功优化 总被引:8,自引:0,他引:8
电力系统无功优化问题是一个多变量、多约束的混合非线性规划问题。提出了一种改进粒子群算法用以解决这一复杂优化问题。在改进的算法中,首先结合混沌优化思想对粒子群进行初始化,减轻了粒子初始位置的选择对算法优化性能的影响;在进化过程中引入了自探索行为,使得粒子的搜索过程更加符合实际;引入了变异机制及3种判断陷入局部最优的标准,当发现粒子群陷入局部最优时,通过变异,帮助粒子跳出局部陷阱,增加发现最优解的机会。给出了问题的求解方法,并对IEEE 6、14节点系统进行了仿真计算,实验数值对比表明了算法的可行性和有效性。 相似文献
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基于混合粒子群优化算法的电力系统无功优化 总被引:1,自引:1,他引:1
应用粒子群优化算法(PSO)求解电力系统无功优化问题,提出基于混沌搜索的混合粒子群优化算法,以克服PSO容易早熟而陷入局部最优解的缺点。该算法引入了基于群体适应度方差的早熟判断机制,当算法陷入早熟时,利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特性,先对当前粒子群体中的最优粒子进行混沌寻优,然后把混沌寻优的结果随机替换群体中的一个粒子,从而提高了PSO的寻优特性。通过对IEEE 14、IEEE 30、IEEE 118等标准测试系统进行无功优化,并与遗传算法、标准PSO进行比较,表明该算法具有更高的搜索效率和更好的全局优化能力。 相似文献
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Naoya Nakagawa Atsushi Ishigame Keiichiro Yasuda 《IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering》2009,4(1):130-132
This paper presents a new Particle Swarm Optimization (PSO) technique with velocity control. In the proposed method, we lead the particles from intensification to diversification by adding a random number to the velocity of the particle depending on the distance from global best position (gbest), and thereby the particles can search widely in the search space. Copyright © 2009 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc. 相似文献
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针对大规模电动汽车(Electric Vehicle, EV)和可再生能源接入背景下主动配电网的实时随机调度问题,提出了一种结合短期预测信息和长期值函数近似的双层实时调度模型。为应对大量EV接入后的维数灾问题,首先提出双层调度框架,上层建立EV集群模型,下层根据EV特性提出功率分配算法对每辆EV制定充电计划,实现上层集群指令的完全消纳并满足各EV充电的需求。同时,为应对EV行为、实时电价及可再生能源出力不确定性的问题,实时优化时采用预测算法预测短期内未来接入的EV行为、可再生能源最大出力与实时电价,并通过值函数近似评估短期决策后系统的值函数,从而实现EV集群充电计划、可再生能源调度计划与购电计划的实时分阶段决策。仿真算例表明,所提模型可以实现大规模EV接入下主动配电网的实时随机调度,同时具备良好的鲁棒性。 相似文献
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电磁装置优化设计的改进禁忌算法 总被引:1,自引:0,他引:1
通过引入细化搜索过程、提出连续变量空间离散的新技术和邻域产生的新规则、存储已搜索过的状态空间等措施 ,本文给出了一种改进禁忌算法。为验证算法的可靠性 ,给出了典型数学函数和实际工程问题的数值计算结果。 相似文献