基于LSSVM和马尔可夫链的母线负荷短期预测

提出了一种母线负荷短期预测混合算法。采用最小二乘支持向量回归方法（LSSVM）进行短期母线负荷预测,并提出一种广义网格搜索算法对模型参数进行优化;由历史预测误差组成误差序列,将历史预测误差序列看作是一个符合马尔可夫过程的时间序列,采用马尔可夫链方法对未来的预测误差进行估计,采用误差估计结果对上一步LSSVM的预测结果进行修正,得出最终预测结果。经算例分析证明,所提方法能显著提高预测精度。     

基于LSSVM和马尔可夫链的母线负荷短期预测

提出了一种母线负荷短期预测混合算法.采用最小二乘支持向量回归方法(LSSVM)进行短期母线负荷预测,并提出一种广义网格搜索算法对模型参数进行优化;由历史预测误差组成误差序列,将历史预测误差序列看作是一个符合马尔可夫过程的时间序列,采用马尔可夫链方法对未来的预测误差进行估计,采用误差估计结果对上一步LSSVM的预测结果进行修正,得出最终预测结果.经算例分析证明,所提方法能显著提高预测精度.     

基于果蝇参数优化的LSSVM短期负荷预测

为了提高电力系统短期负荷预测的精度,针对负荷影响因素的非线性特性,采用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立短期负荷预测模型;针对传统LSSVM在负荷预测中存在的参数优选难题,给出了果蝇参数优化算法来优选LSSVM的惩罚参数C和核函数参数σ。通过对浙江省某地区2014-6-1至2014-6-29每天24点的负荷数据进行分析,对2014-6-30日各整点负荷进行预测,仿真结果表明,与传统的LSSVM和参数优化算法相比,基于果蝇优化算法的LSSVM短期负荷预测具有更高的精度。     

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。     

基于层次聚类算法与ISA-LSSVM的短期负荷预测研究

针对不同类型用户的短期负荷预测,目前应用较为广泛的为支持向量机与深度学习模型。针对最小二乘支持向量机（least squares support vector machine,LSSVM）模型中超参数难以确定、模型对数据质量要求较高等问题,而集成常规优化算法又会有寻优速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了一种混合模型。首先使用层次聚类（hierarchical clustering,HC）对原始特征数据进行聚类进而为同一类预测日建立对应LSSVM 模型,再通过改进的模拟退火算法（improved simulateanneal,ISA）对 LSSVM 中的超参数进行启发式搜索。最后通过对广东省佛山市某行业用户用电负荷进行负荷预测,与各种负荷预测模型性能进行对比,结果证明所提模型可有效提高负荷预测精度、缩短预测时间。     

基于改进天牛须搜索算法优化LSSVM短期电力负荷预测方法研究

为提高短期电力负荷预测精度,提出了一种天牛须搜索算法优化的LSSVM短期电力负荷预测模型。引入模拟退火算法的蒙特卡洛法则对优化算法进行改进,提高了该算法的稳定性。将改进BAS算法优化后的LSSVM模型用于短期电力负荷预测问题。使用小波阈值去噪处理电力负荷数据,减少一些不确定性因素对负荷预测的影响,提高了预测精度。选择四川某地区电网实际历史负荷数据进行分析和预测,并与PSO-LSSVM、LSSVM预测模型进行对比分析。算例结果表明,所提出的IBAS-LSSVM预测模型与LSSVM相比预测精度提升了1.5%左右,与PSO-LSSVM相比算法运行时间缩短了70%,且算法稳定性更高,证明了该方法的实用性与有效性。     

基于变分模态分解和改进粒子群算法优化最小二乘支持向量机的短期电价预测

针对电价序列具有非线性强、波动性大的特点,提出一种基于变分模态分解(VMD)和改进粒子群算法(PSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的短期电价预测模型.首先利用VMD将原始电价数据分解为多个子序列,然后采取LSSVM模型分别对子序列进行预测.对于LSSVM预测模型的最优参数选择问题,利用改进的PSO优化LSSVM模型的参数,能够很好地提高模型预测精度.最后集成各子序列预测结果,获得最终电价预测值.为了验证所提模型的有效性,以美国PJM市场电价数据为例进行分析,并与其他预测模型进行对比,结果表明,所提模型能够很好地对短期电价进行预测.     

基于WD-LSSVM-LSTM模型的短期电力负荷预测

为了提高短期负荷预测精度,提出一种基于小波分析、粒子群优化(PSO)算法、最小二乘支持向量机（LSSVM）和长短时记忆网络（LSTM）的预测模型。该方法通过对用电负荷进行小波分解和重构得到与原始数据长度相同的分量,对低频分量建立LSSVM预测模型并利用PSO算法找出最优参数,对高频分量建立LSTM预测模型,将各分量预测结果组合实现最终的负荷预测。实验结果表明,该模型预测精度优于传统LSSVM模型、BP神经网络模型和WD-LSSVM模型,验证了其可行性。     

基于MA-LSTM的短期负荷预测方法*

精准的预测电力系统短期负荷对电力系统智能化和可靠运行有重要意义。为了提高负荷预测的精度，采用了一种基于蜉蝣优化算法和长短期记忆神经网络的短期负荷预测方法。将影响负荷的温度、日期类型、湿度作为输入特征；对长短期记忆神经网络中的参数使用蜉蝣算法不断地优化以确定最优参数；最后建立MA-LSTM模型对短期负荷进行预测。算例结果表明，和BP、LSTM、PSO LSTM及SSA-LSTM方法相比，所提方法具有更高的预测精度，为电网安全稳定运行提供了有力保障。     

基于交叉验证支持向量机的短期负荷预测

基于交叉验证理论,对支持向量机的回归参数进行优化,提出短期负荷预测的方法。通过交叉验证对支持向量机的回归参数优化,选择最佳的回归参数对样本进行预测,提高预测结果的准确性。仿真算例和预测结果表明,本文所提的方法具有较高的预测精度,且易于实现。     

基于自组织特征神经网络和最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测方法

准确的负荷预测对于整个电力系统经济有效运行有着重要的意义。针对负荷预测集和预测模型作出协同优化改进,提出了基于粒子群（Particle Swarm Optimization,PSO）优化的自组织特征映射网络（Self-organizing Feature Mapping,SOFM）和遗传算法（Genetic Algorithm,GA）优化的最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine,LSSVM）的短期电力负荷预测方法。使用自适应权重的粒子群算法对SOFM的权值进行优化处理,采用优化的PSO-SOFM对原始负荷数据进行分类处理,得到多组训练集。针对每组训练集建立LSSVM预测模型,并使用GA优化其关键参数,最终得到GA-LSSVM预测模型。最后利用已有的负荷数据进行了负荷预测,验证了该方法的准确性和有效性。     

基于Spark和IPPSO_LSSVM的短期分布式电力负荷预测算法

为了提高电力负荷预测的精度,应对单机运算资源不足的挑战,提出一种改进并行化粒子群算法优化的最小二乘支持向量机短期负荷预测模型。通过引入Spark on YARN内存计算平台,将改进并行粒子群优化(IPPSO)算法部署在平台上,对最小二乘支持向量机(LSSVM)的不确定参数进行算法优化,利用优化后的参数进行负荷预测。通过引入并行化和分布式的思想,提高算法预测准确率和处理海量高维数据的能力。采用EUNITE提供的真实负荷数据,在8节点的云计算集群上进行实验和分析,结果表明所提分布式电力负荷预测算法精度优于传统的泛化神经网络算法,在执行效率上优于基于Map Reduce的分布式在线序列优化学习机算法,且提出的算法具有较好的并行能力。     

基于EEMD-LSSVM的超短期负荷预测

针对传统的最小二乘支持向量机(LSSVM)参数不易确定且单一预测模型精度不高的问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)与LSSVM的组合预测模型。首先利用EEMD将历史数据分解成一系列相对比较平稳的分量序列,再对各子序列分别建立合适的预测模型。进一步通过贝叶斯证据框架来优化LSSVM的参数,用贝叶斯推理确定模型参数、正规化超参数和核参数。然后将各子序列预测结果进行叠加得到最终预测值。最后,将该预测模型用于某一家庭超短期负荷预测中,仿真结果表明,该模型取得了比单一模型更好的预测效果。     

考虑不确定因素影响的微电网供电能力评价方法

针对风电、光伏、负荷的不确定性对微电网短期供电能力的影响,文章将风电、光伏、负荷的预测误差分布与蒙特卡罗抽样法相结合,建立一种考虑风电、光伏、负荷不确定性的微电网短期供电能力评价方法。通过非参数方法对微电网中风电、光伏、负荷进行确定性预测,并对风电、光伏、负荷的预测误差进行了概率分析;通过蒙特卡罗抽样法对风电、光伏、负荷的预测误差模型进行抽样,并结合风电、光伏、负荷的确定性预测结果获得可能出现的微电网场景;定义了多个可用于量化供电能力的评价指标,针对每一个微电网场景优化求解计算出微电网供电能力的评价指标。选取某微电网作为算例,对所提方法进行了验证,算例结果表明,所提方法能够准确地反映在不同天气类型下的微电网供电能力。     

基于RQEA和LSSVM拘年用电量预测

本文将LSSVM相关参数的选取视为一个组合优化问题,建立组合优化问题的目标函数,采用实数编码量子进化算法（RQEA）求解该组合优化问题,进而优化LSSVM}N关参数,形成基于RQEA的LSSVM（RQEA—LSSVM）。并将RQEA--LSSVMgI入电力系统负荷预测领域,通过仿真试验表明应用RQEA--LSSVM预测年用电量的有效性。     

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QPSO-LSSVM的风电场超短期功率预测

准确预测风电场的发电功率,有利于电网的经济和安全调度。为提高风电场超短期功率预测的精度,建立了基于最小二乘支持向量机（LSSVM）的风电场超短期功率预测模型,并采用量子粒子群算法（QPSO）对LSSVM中影响回归性能的参数进行优化。通过对福建某实际风电场超短期功率预测的应用表明,与BP神经网络和QPSO-LSSVM的预测结果相比,QPSO-LSSVM预测模型多种误差指标均较小,具有较高的预测精度和鲁棒性,是一种有效的风电场超短期功率预测方法。     

基于改进ABC和IDPC-MKELM的短期电力负荷预测

为提高受外部因素影响敏感的短期电力负荷预测精度,提出了一种基于改进ABC优化密度峰值聚类和多核极限学习机的短期电力负荷预测方法。构建融合特征提取、人工蜂群算法（ABC）、密度峰值聚类（DPC）和核极限学习机（KELM）的短期电力负荷预测模型。针对ABC收敛效率不高的缺陷,设计新型蜜源搜索和蜜蜂进化方式,以提升改进ABC全局寻优能力;针对DPC截断距离与聚类中心人为设定的不足,定义邦费罗尼指数函数和聚类中心截断指标,并将改进的ABC应用于DPC参数优化过程,以实现DPC最佳聚类分析;针对KELM回归能力不强、参数选取难以确定的问题,设计多核加权KELM,并采用改进的ABC进行参数优化,以提高极限学习机预测精度。仿真结果表明,所提短期电力负荷预测方法更具有效性,平均误差低了约8.8%~39.8%。     

考虑最小平均包络熵负荷分解的最优Bagging集成超短期多元负荷预测

多元负荷预测技术是保证综合能源系统(integrated energy system,IES)供需平衡与稳定运行的关键基石。但具有强随机性与波动性的IES负荷加剧了超短期多元负荷准确预测的难度。为此,提出考虑最小平均包络熵负荷分解的最优Bagging集成超短期多元负荷预测方法。构建基于最小平均包络熵的变分模态分解参数优化模型,将IES多元负荷分解为本征模态分量集合;基于统一信息系数法筛选多元负荷预测的日历、气象与负荷强相关特征;结合负荷本征模态分量集合、日历规则、气象环境与负荷数据,构建Bagging集成超短期多元负荷预测模型,并建立基于平均绝对百分比误差与决定系数的集成策略优化模型,进而得到最优集成策略与最终预测结果。以美国亚利桑那州立大学坦佩校区IES为对象展开仿真验证,结果表明,所提方法的电、热、冷负荷预测平均绝对百分比误差分别为1.948 6%、2.058 5%、2.533 1%,相比其他预测方法具有更高准确率。     

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.