基于随机森林的电力系统小时负荷预测研究

传统的数据分析模式渐渐不适用于电力系统的负荷预测。为提高负荷预测的精度,基于电力负荷历史数据和天气信息,结合随机森林(RF)算法,对比支持向量机(SVM)和反向传播网络(BP)方法,研究电力系统小时负荷预测。发现树的数量影响随机森林的精度,是建立模型时需要考虑的重要变量。与对比模型结果相比,随机森林在小时负荷预测方面吻合程度较好,提高了小时负荷预测的精度。     

基于实时电价和加权灰色关联投影的SVM电力负荷预测

精准的电力负荷预测有助于保障电力系统的安全调度和稳定运行,支持向量机作为一种良好的预测工具被广泛应用于电力负荷预测。随着智能电网的快速发展,实时电价成为电力负荷的重要影响因素,因此在应用支持向量机进行电力负荷预测时,引入实时电价这一影响因素,同时将加权灰色关联投影算法应用于节假日的历史负荷序列的选择,并采用改进的粒子群算法优化模型参数,最终得到一种实时电力负荷预测方法。以新加坡的电力数据为例进行实时电力负荷预测,并与通过反向传播神经网络得到的预测结果进行对比,结果表明所提出的方法具有较高的精确度和稳定性。     

基于免疫加权支持向量机方法的短期负荷预测

在对支持向量机（SVM）方法进行分析的基础上，提出了一种免疫加权支持向量机（IWSVM）方法来预测电力系统短期负荷。其中根据各样本重要性的不同，引入了加权支持向量机方法，然后利用免疫规划算法对其进行参数优化。免疫规划算法利用浓度和个体多样性保持机制进行免疫调节，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，所提免疫加权支持向量机方法具有更高的预测精度。     

基于改进积温效应修正模型的负荷预测

针对积温效应会造成电力负荷异常增长,传统负荷预测方法精度较差的问题,基于积温效应对电力负荷影响进行分析,提出了基于改进积温效应修正模型与参数优化支持向量机的负荷预测方法。首先分析气象因素与气象负荷的相关性,确定积温临界值,对积温效应强度和温度之间的关系进行研究,提出了一种改进积温效应温度修正模型。然后利用PSO对支持向量机参数进行优化,利用优化支持向量机对日负荷进行预测。最后通过算例实例证明了该方法的有效性,可有效提高短期负荷预测的精度。     

短期负荷预测的聚类组合和支持向量机方法

为提高电力系统短期负荷预测的精度,提出了一种基于聚类组合和支持向量机的短期负荷预测方法.该方法用SOM网络训练规格化的特征数据并获得初始聚类中心,将初始聚类中心作为C-均值算法的输入,并用DB指数评价聚类结果以获得最佳聚类数,通过训练可得相似日样本,最后选择合适的参数和核函数构造支持向量机模型来进行逐点负荷预测.预测结...     

最小二乘支持向量机短期负荷预测研究

电力系统短期负荷预测是一项非常重要的工作,准确的短期负荷预测对于电力系统经济、安全、可靠的运行具有特别重要的意义.随着电力系统的日趋复杂化,特别是电力市场的逐步深入,短期负荷预测被赋予了更高的要求.提出了基于负荷日周期性进行前后向外推的数据预处理新方法,为短期负荷预测模型利用这些历史数据奠定了基础.最小二乘支持向量机是新一代机器学习方法,将其应用于电力系统短期负荷预测,在充分利用日周期性和同时刻负荷相近性的基础上,提出了基于最小二乘支持向量机回归算法(LSSVR)的短期负荷预测点模型.该模型通过采用不同天同时刻的负荷样本训练LSSVR来获取负荷的最优线性回归函数,实现了在最小化负荷样本点误差的同时,缩小模型泛化误差的上界,获取了较好的负荷预测性能.     

基于相似日聚类与支持向量机的迎峰度夏期间负荷预测方法

日负荷曲线是电力公司调度部门制订调度计划的依据。提出一种基于相似日聚类与支持向量机的迎峰度夏期间日负荷曲线预测方法,运用气象数据聚类筛选出预测日的相似日,对预测日整点时刻负荷进行支持向量机预测。该算法充分利用支持向量机预测精度高和聚类算法训练速度快的优点,将该算法应用于辽宁电网迎峰度夏期间的日负荷曲线预测,结果表明该方法不仅训练速度快,而且具有较高的预测精度。     

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.     

基于智能技术的短期负荷预测研究

电力系统负荷预测是电力研究的一个重要组成部分,随着电力智能化的加快发展,为电力负荷预测提供了更准确有效的方法。目前有多种电力负荷预测方法,但由于预测模型适用条件的限制,使得负荷预测存在困难。因此,本文选择了基于统计理论的支持向量回归方法来进行预测。文中结合贵州某经济开发区短期电力负荷的历史数据,应用支持向量回归法对该负荷进行了预测,得到了精度较高的预测结果。     

基于SOFM和支持向量机回归的短期负荷预测方法

提出了一种基于自组织特征映射(SOFM)的聚类分析和支持向量机(SVM)的电力系统短期负荷预测方法。该方法首先利用自组织特征映射网络,通过无监督学习策略对训练样本集进行聚类分析,将其分为若干相似子类,再针对每一子类构造一个支持向量机回归模型;使用基于SVM的回归估计算法建立了回归估计函数表达式,给出了基于SOFM和SVM的网络结构;采用河北省某市的实际负荷数据选择样本进行预测。算例表明该方法能够缩短训练时间,提高预测精度。     

基于支持向量机的电力系统短期负荷预测

对将径向基函数(Radial Base Function,RBF)作为核函数的支持向量机(Supporr Vector Machine,SVM)方法应用于短期负荷预测进行了研究.作者使用基于SVM的回归估计算法建立了回归估计函数表达式,给出了SVM网络结构;采用江苏省某市的实际负荷数据,按照不同的负荷日属性和历史负荷数据进行样本选择,使用LIBSVM算法和适当的核函数进行了负荷预测,并将该预测结果同由时间序列及BP神经网络方法得到的预测结果进行了比较,结果表明,所提出的预测方法有较高的精度.     

RBF神经网络在中长期负荷预测中的应用

根据电力系统中长期负荷的特点和径向基函数(RBF)神经网络的非线性辨识功能,将RBF神经网络应用于中长期负荷预测的数据预处理,具体讨论了空缺数据的补全以及失真数据的查找和修正,并提出了一种改进的基于RBF神经网络的中长期负荷预测模型。实际算例的分析表明,所提出的基于RBF神经网络的缺损数据处理方法和改进的中长期负荷预测模型是可行和有效的。     

电力负荷非线性预测方法与研究方向探讨

进行精确的负荷预测是电力系统规划、计划、用电、调度等部门的基础工作。传统的预测方法主要是运用经典的确定性理论,而电力需求受众多因素影响,具有复杂的非线性特征．运用经典的预测方法可能会抹杀负荷变化复杂性本质。为此,通过对影响电力负荷变化因素及电力市场非线性特征的分析．介绍了几种非线性预测方法的构成原理与特点,包括基于人工神经网络（ANN）、小波分析、模糊理论、灰色理论、分形理论和支持向量机的负荷预测,并对近年来各非线性预测方法及其组合预测的主要研究成果进行了总结与评述。同时根据国内外电力系统负荷预测的现状与经验。对未来的主要研究方向作了一些有益的探讨。     

电力负荷的径向基函数神经网络模型预测

由于基于反向传播(back propagation,BP)的神经网络模型自身固有的缺点,其电力负荷预测结果不理想,而径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络模型具有全局逼近的性质,不存在局部最小问题,为此,针对中长期电力负荷预测,给出了RBF的预测原理,推导权值的更新方式,并和BP方法结果进行对比分析,结果证明基于RBF神经网络模型的方法收敛速度快、预报精度高、误差小。     

基于PCA和RBF神经网络的中长期负荷预测方法

针对电力系统负荷预测问题,利用径向基函数(RBF)神经网络补全历史负荷数据,然后在主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和RBF神经网络原理的基础上,结合PCA和RBF神经网络方法进行负荷预测。实例表明该方法能有效降低输入变量的维数,且具有较高的精度。     

基于遗传算法—模糊径向基神经网络的光伏发电功率预测模型

针对光伏发电系统出力波动问题,提出遗传算法(GA)—模糊径向基(RBF)神经网络的光伏发电功率预测模型,将功率预测值应用于光伏发电的蓄电池储能功率调节系统,以降低对电网的冲击。选择与待预测日天气类型相同、日期相近、温度欧氏距离最小的历史日作为相似日,把与光伏发电功率相关性大的太阳辐射强度和温度作为模型输入变量,提出K均值聚类和遗传算法的参数优化方法,建立基于GA—模糊RBF神经网络的最终预测模型。在光伏功率预测的基础上,提出一种平滑控制策略,对光伏并网功率进行有效调节,从而达到平滑光伏功率波动的目的。实例证明,所述预测模型具有较高精度,并验证了平滑功率波动控制策略的有效性。     

基于人工神经网络和模糊集的电力系统短期负荷预测方法

综合考虑到温度、日期类型和天气等因素对短期电力负荷的影响,提出了一种将人工神经网络(ANN)RBF模型和模糊逻辑相结合的短期负荷预测方法.该方法将电力负荷分为周期性的基本负荷和受多种因素影响的变动负荷两部分,对于周期负荷用ANN进行预测,采用负荷预测中比较精确的RBF算法;变动负荷采用模糊逻辑对天气因素、温度、日期类型分别做不同的模糊处理,然后利用模糊推理规则对基本负荷预测结果进行修正.通过典型算例与普通BP法预测结果相比较,结果表明该方法具有较高的预测精度.     

地区电网日负荷特性分析及预测方法研究

夏季负荷波动大,预测难度较大。如何提高日负荷预测精度,成为调度部门迫切需要解决的一项重要任务。为有效提高夏季日负荷预测精度,对成都电网日负荷特性进行了深入研究。借鉴电力系统分析中的标幺制理论,将日负荷曲线解析为标幺负荷曲线与最大负荷。针对两者不同的变化特征和影响因素,分别引入与之匹配的自适应指数平滑法和基于模糊聚类的径向基函数(RBF)神经网络法,为负荷预测精度的提高提供了有效的解决途径。实例计算证明,该方法可获得理想的预测效果,能为调度部门提供负荷预测的决策依据。     

基于BP与RBF级联神经网络的日负荷预测

在采用分段预测方法的基础上,利用小规模BP(back propagation)神经网络学习时间短和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络自身训练速度快的优点,提出了基于BP和RBF网络的级联神经网络日负荷预测模型,将影响日负荷变化的非负荷因素(气象、日类型等)与历史负荷因素分别加入BP和RBF网络中分开考虑,进一步简化了预测模型。计算实例表明,该模型较一般级联神经网络模型收敛更快速、高效,预测精度有了很大提高。     

基于支持向量机的电力负荷组合预测模型

给出了一种基于支持向量机(SVM)的组合预测模型,利用各种方法的预测结果作为SVM的输入,实际负荷值作为SVM的输出,并采用LIBSVM算法和径向基核函数对SVM进行训练,训练后的SVM便具有预测能力。最后的仿真结果表明,基于SVM的组合预测模型的预测精度不仅高于任一单一模型,且高于固定权系数组合预测模型。