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电网的安全经济可靠运行需要电力负荷预测具有较高的精度。尽管支持向量机理论解决电力负荷预测数据小样本,非线性,局部极小点等问题有很大的优势,但支持向量机的参数(c,σ)难以确定最优值。采用带惯性权重的粒子群优化算法(PSO)对支持向量机参数寻优并进行电网短期负荷预测。将预测结果同普通支持向量机和RBF神经网络预测结果对比,结果证明这种方法减少了预测耗时,提高了预测的稳定性和精度。 相似文献
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日最大负荷特性分析及预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
电力调度和市场营销部门对电力负荷数据的走势形态和预测方法十分重视。在实际应用中,电力市场对提前预测未来连续多天的日最大负荷提出了新的要求。本文根据电力系统中日最大负荷的历史数据,分法定假日与非假日两部分单独研究其特性。对于假日最大负荷的预测,设定假日因子;对于非假日,通过小波分解提取日最大负荷变化的周期特征,再分别建立相应的BP神经网络模型进行预测。通过对某市电力负荷数据的预测及结果表明:采用这种组合方法可行有效、预测精度满足行业要求。有较强的理论意义和广泛地应用前景。 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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将支持向量回归(SVR)算法引入短期负荷预测,为提高预测速度,根据负荷预测的特点,提出了一种SVR的在线训练算法,该算法通过不断输入新的负荷数据来更新回归函数,以获得更快的计算速度和较好的预测结果.和传统的SVR算法比较,它能在保证精度的同时大大减少支持向量的数目,具有更快的收敛性.仿真结果表明了算法的有效性. 相似文献
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将支持向量回归(SVR)算法引入短期负荷预测,为提高预测速度,根据负荷预测的特点,提出了一种SVR的在线训练算法,该算法通过不断输入新的负荷数据来更新回归函数,以获得更快的计算速度和较好的预测结果。和传统的SVR算法比较,它能在保证精度的同时大大减少支持向量的数目,具有更快的收敛性。仿真结果表明了算法的有效性。 相似文献
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提出了基于改进广义回归神经网络(GRNN)的日负荷曲线预测模型。对GRNN模型的输入元素进行分析筛选,并同时输出一天48点的负荷预测值,在保证预测精度的基础上大大提高了预测速度。采用烟台某变电站实际负荷进行预测分析,结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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基于数据驱动理念的电力日负荷曲线预测方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对短期日负荷预测的精度问题,本文提出一种基于数据驱动理念的电力负荷预测方法。在建立预测模型前对所给数据采取一定的预处理:首先提取所收集的海量数据的负荷特征,对负荷特征进行分析,然后进行负荷数据与影响负荷值的因素之间的相关性分析,以此确定对负荷影响较密切的因素,随后建立分类器得到各主要影响因素与各负荷类别之间的关系为后续预测模型奠定基础。对预处理后得到的不同类型的负荷数据采用最小二乘支持向量机方法建立不同的负荷预测模型。以南方某发达城市2008年的负荷数据作为算例验证数据,将本文所提负荷预测方法所得结果与未经数据预处理的负荷预测方法所得结果进行比较,结果表明本文提出的方法得到的预测结果精度较传统方法提高约6%。 相似文献
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采用分形插值的典型日负荷曲线改进预测方法 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种结合粒子群算法的改进分形预测方法。针对各年典型日负荷曲线形态相近且具有上移趋势的特点,采用调整向量来描述该趋势,在生成迭代函数系吸引子的过程中利用粒子群算法对调整向量进行优化。针对传统分形预测中迭代初始点经验性选取的问题,提出了利用"时序平移"的思想来计算迭代初始点的方法。结合调整向量优化和时序平移思想,建立改进的分形预测模型。最后,通过实例计算说明了该方法的有效性。 相似文献
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基于双修正因子的模糊时间序列日最大负荷预测 总被引:5,自引:0,他引:5
天气温度变化是影响短期电力负荷预测的主要因素.为提高预测精度,引入负荷变化影响因子和气温影响因子,提出基于双修正因子的模糊时间序列预测算法.根据负荷变化趋势,提出分段预测的思想,在拐点处用负荷变化因子进行修正,然后用气温影响因子对预测结果进行二次修正.将改进的算法用于某电网夏季最大负荷的预测.数值结果表明该算法具有较高的预测精度. 相似文献
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日最大负荷及其出现时刻的准确预测是配电网经济调度与安全运行的重点关注对象。研究了各类型负荷日最大值及其出现时刻的内在规律,提出了一种联合Hausdorff负荷形状分类与去年同期节假日修正的日最大负荷及其出现时刻预测方法。首先,分析日负荷形状特性,通过Hausdorff距离算法对负荷类型进行分类。然后,分析去年同期节假日在日最大负荷及其出现时刻预测中的修正作用,并将其与近期日负荷、气温等数据一同作为预测输入。最后,基于ElasticNet线性回归算法对每类负荷单独构建日最大负荷及其出现时刻预测模型。以湖南某台区负荷数据为实例,预测该台区春节期间的日最大负荷及出现时刻,该方法的准确性与有效性在实例中得到验证。 相似文献
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随着社会经济的快速发展,空调及取暖负载在总用电负荷中的比重日益增加,气温变化引起的负荷波动趋势越来越明显。本文通过分析2003年6~8月金华市总用电负荷和气温数据,提出在传统短期负荷预测方法中增加了气温数据作为辅助输入变量,对于提高短期日负荷预测精度、增加电力系统调度效率以及缓解区域供电不足等方面具有重要意义。 相似文献