基于最小二乘支持向量机的系统边际电价预测

系统边际电价是电力工业改革的关键因素之一,是电力市场的杠杆和核心内容。为克服神经网络预测法易陷入局部极小,隐层数不易确定,训练速度慢等问题,提出一种基于相似搜索和最小二乘支持向量机的系统边际电价预测方法,该方法对相似搜索得到的相似日的负荷—电价数据用最小二乘支持向量机建立电价预测模型,同时利用网格搜索和交叉验证自动选取最小二乘支持向量机相关参数。用美国加州电力市场的真实数据做实例验证结果表明该方法可有效提高预测精度。     

基于最小二乘支持向量机的电力市场出清电价预测方法

针对神经网络存在结构较难确定,训练易陷入局部最小等问题,提出将最小二乘支持向量机和相似搜索用于预测出清电价。该方法对相似搜索得到的相似负荷日的数据用最小二乘支持向量机建立预测模型,采用美国New England ISO的真实数据做验证,结果表明该方法比BP神经网络有更高的预测精度,是一种有效的预测方法。     

基于最小二乘支持向量机控制器的研究

阐述了支持向量机与最小二乘支持向量机的特点,设计了基于最小二乘支持向量机的控制器,该控制器构成的系统学习与泛化能力强、抗干扰效果好,并利用垃圾焚烧炉的估计模型进行了仿真.仿真结果表明,该方法抗干扰效果好,适应性强.     

基于参数优化的最小二乘支持向量机状态估计方法

考虑到最小二乘支持向量机的参数选择会对状态估计的结果产生较大影响,提出了一种基于参数优化的最小二乘支持向量机的状态估计方法.首先,在非线性回归估计模型的训练过程中,采用两层网格搜索策略和交叉验证法来动态地调整LS-SVM的参数,从而更好地反映估计模型的复杂度,以此提高状态估计的精度.其次,由于估计模型在应对不良数据时可...     

基于最小二乘支持向量机的传感器动态系统辨识方法

在介绍和比较标准支持向量机(SVM)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)原理的基础上,提出了一种利用LS-SVM模型进行传感器动态系统辨识的方法,并给出了相应的过程和算法.与标准SVM模型比较,该方法优点是明显的:(1)用等式约束代替标准SVM算法中的不等式约束;(2)将求解二次规划问题转化为直接求解线性矩阵方程,使得在相同条件下,系统辨识速度提高1～2个数量级,辨识误差降低50%.因此,LS-SVM模型速度快,抗噪声干扰能力强,更适合传感器动态系统建模.     

基于最小二乘支持向量机的风电场短期风速预测

提出了一种基于最小二乘支持向量机的风电场风速预测方法。以历史风速数据、气压、温度作为输入,对风速和环境条件进行训练,建立预测模型,并且运用网格搜索法确定模型参数。算例结果表明,使用上述方法预测的风速与真实值基本一致。将本文提出方法与BP(back propagation)神经网络法的预测结果进行对比,表明前者具有更高的精度和更强的鲁棒性,因此是一种比较有价值的风速预测方法。     

基于最小二乘支持向量机的风电功率超短期预测

针对当前风电场发电功率预测时间较长、预测误差较大,易影响风力微电网根据用电负荷变化适时调度及有效电力资源配置的问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机(least squares-support vector machine, LS-SVM)的微电网风电功率超短期预测方法。该方法根据风电场数据采集与监视控制(supervisory control and data acquisition, SCADA)系统获取原始功率数据样本,经归一化法预处理,运用网格搜索法确定模型参数,并依据LS-SVM法建立预测系统模型,利用MATLAB工具箱LS-SVM Lab进行仿真实验,跟踪及预测风电功率变化曲线,实现时间跨度小至5分钟的超短期预测。实验验证结果表明,该方法比传统预测方法具有较高的精确度和较强的鲁棒性,为风力微电网优化调度控制工程提供一种新思路。     

动力电池SOC估算的模糊最小二乘支持向量机法

提出了应用模糊最小二乘支持向量机的方法对电池组的剩余电量(SOC)进行估算.为了与实际情况相一致,采用了prius车型在10-15典型工况下采集的电池在变电流充放电状态下的数据,以电池的工作电压、电流及温度为输入,电池SOC为输出建立了估算模型,使估算的最大误差小于1％,估算精度高,为一种有效的改进SOC实时估算的方法,此方法尤其适用于电动汽车变电流充放电状态.     

基于Hilbert-Huang变换和最小二乘支持向量机的电力市场出清电价预测

随着世界各国电力工业改革的发展趋势,我国于20世纪90年代也开始了以打破垄断、引入竞争、放松管制为目标的电力市场化改革。如何合理制定相应的运营模式以及怎样根据电力市场的相关历史数据准确的预测出未来的市场出清电价,对于市场中的各个参与者都具有十分重要的意义。而实际电力市场的出清电价数据具有很强的非平稳性,Hilbert-Huang变换是分析处理非平稳性信号数据非常有效的方法,本文应用Hilbert-Huang变换首先对电力市场出清电价数据进行平稳化处理,然后运用最小二乘支持向量机（LS-SVM）对处理后的数据进行预测。预测结果表明,此模型显著的提高了出清电价预测的精度。     

基于最小二乘算法的模糊支持向量机控制器及其应用

介绍了一种基于最小二乘算法的模糊支持向量机控制器，它将模糊控制与支持向量机结合起来，融合了两者的优点，既有不依赖被控对象模型又有泛化能力强等特点。同时采用混合学习算法来优化控制器参数，即先采用最小二乘算法离线优化支持向量机(SVM)性能参数，建立SVM控制系统，再根据对象的变化，采用遗传(GA)算法在线学习优化SVM性能参数和模糊比例因子，以使控制器的性能能适应对象的变化而达到最优。火电厂主汽温控制的仿真结果表明这种控制器具有良好的控制性能。     

基于灰色模型和最小二乘支持向量机的电力短期负荷组合预测

提出一种联合灰色模型(grey model,GM)和最小二乘支持向量机回归(least square support vector regression,LSSVR)算法的电力短期负荷智能组合预测方法。在考虑负荷日周期性的基础上,通过对历史负荷数据的不同取舍,构建出各种不同的历史负荷数据序列,并对每个历史数据序列分别建立能修正b 参数的GM(1,1)灰色模型进行负荷预测;采用最小二乘支持向量机回归算法对不同灰色模型的预测结果进行非线性组合,以获取最终预测值。该方法在充分利用灰色模型所需原始数据少、建模简单、运算方便等优势的基础上,结合最小二乘支持向量机所具有的泛化能力强、非线性拟合性好、小样本等特性,提高了预测精度。仿真结果验证了所提出组合方法的有效性和实用性。     

最小二乘支持向量机在光伏功率预测中的应用

为了减少光伏发电的随机化问题对电力系统的影响,建立了基于最小二乘支持向量机的光伏功率预测模型,提前1h进行功率预测,根据储能补偿光伏输出期望值与实际输出的差额,优化储能安装容量。介绍了一种反映云层变化信息的地表太阳辐射量预测模型。采用光伏阵列的发电量、地表太阳能辐射量和气温序列分别按统一建模和时间序列建模2种方案建立了最小二乘支持向量机模型,并对训练好的模型在不同日类型下进行了测试和评估,验证了该模型和算法的有效性。结果表明,该模型不仅能够解决光伏发电的随机化问题,而且能有效减少储能安装容量。     

基于最小二乘支持向量机的光伏出力超短期预测

随着大规模光伏电站接入配网,为了减轻光伏出力的随机性对电网安全稳定运行的影响,有必要加强光伏出力预测研究。提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的光伏出力超短期预测模型,模型的输入考虑了待预测时段的最新气象信息,提前1h对每刻钟的光伏出力进行预测。为了能更精确地反映待预测日的天气情况,对影响光伏出力的每一气象因素,分别赋予一适当权值,通过计算加权欧氏距离确定各时段的训练样本。最后,利用含有突变情况的天气对训练好的模型进行了测试和评估。结果表明,所提模型预测精度较高,能够为电网调度部门制定合理调度计划提供一定的参考依据。     

基于最小二乘支持向量机的短期负荷预测

为了合理解决用电高峰电量分配问题,采用短期负荷预测是一种非常有效的手段,在电力系统安全调度、经济运行中扮演着重要角色。利用最小二乘支持向量机在求解样本少、维度高等复杂问题中的优势,通过提高负荷预测的精度,使电力系统运行的可靠性得到提高。并采用某地负荷数据进行仿真,结果表明,最小二乘支持向量机在短期负荷预测中运行良好。     

基于小波分解和最小二乘支持向量机的短期风速预测

短期风速预测对并网风力发电系统的运行有重要意义。对风速进行较准确地预测,可以有效减轻或避免风电场对电力系统的不利影响,同时提高风电场在电力市场中的竞争能力。简述了短期风速预测的价值和方法,提出了基于小波分解(wavelet decomposition,WD)和最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)的短期风速预测方法,分别以香港和河西走廊地区风电场为例,建立了上述2个地区风速预测的WD-LSSVM模型,根据上述地区的数据进行实例验证,结果表明文中的方法显著提高了超前一步预测的精度。     

基于最小二乘支持向量机的变压器油中气体浓度预测

目前变压器油中气体浓度预测普遍采用灰色模型,但灰色模型的使用存在一定局限性。为提高预测的精度和可靠性,应用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)理论建立了同时预测变压器油中7种主要特征气体(氢气、甲烷、乙烷、乙烯、乙炔、一氧化碳和二氧化碳)的预测模型。该模型既综合考虑了气体之间的相互影响,又充分发挥了LS-SVM解决有限样本问题的优势, 具有较高的预测精度和泛化能力。实例分析验证了该模型的有效性。     

应用弱化缓冲算子与最小二乘支持向量机的变压器油中溶解气体浓度预测

变压器油中溶解气体浓度是评估油浸式变压器绝缘状态的重要依据。变压器油中溶解气体浓度的时间序列数据具有随机振荡性,往往不能准确把握溶解气体浓度的发展趋势,因此应用缓冲算子首先对原始数据进行弱化处理,减少其随机性。现有溶解气体浓度预测模型仅实现了点预测,为此采用最小二乘支持向量机与区间参数估计理论建立了溶解气体浓度的区间预测模型,确定未来溶解气体浓度在一定置信度下的变化区间。算例结果验证了该模型的有效性。     

应用启发式最小二乘支持向量机的中长期电力负荷预测

针对中长期负荷预测,提出了基于年负荷总量、年负荷增长量、年负荷增长率、年负荷增长加速率、年国内生产总值等5个指标的启发式最小二乘支持向量机中长期负荷预测模型。首先,通过核函数将低维输入变量空间映射到高维特征空间,建立核偏最小二乘回归模型,拟合出单位国内生产总值电耗;然后以单位国内生产总值电耗为启发式算子,在历史负荷数据...