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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. 相似文献
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电力系统中的母线具有数量众多、负荷波动性大等特点,为提高预测精度,提出一种基于模糊C均值(fuzzy c-means,FCM)聚类算法和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的母线负荷预测方法。利用改进的数据横向比较法对异常负荷进行修正。在此基础上,结合FCM算法将供电区域中具有相似负荷变化规律的母线进行聚类,选取聚类后的母线负荷数据对LSSVM模型进行训练和预测,并通过配比公式进行负荷分配。经数据验证,方法有助于提高母线负荷预测精度。 相似文献
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基于硬C均值聚类算法和支持向量机的电力系统短期负荷预测 总被引:9,自引:1,他引:8
提出了一种联合使用硬C均值(hard C-mean,HCM) 聚类算法和支持向量机(support vector machine,SVM)的电力系统短期负荷预测方法。与目前采用单一SVM的负荷预测方法相比,考虑了电力负荷变化的周期性特征,依据输入样本的相似度选取训练样本,即通过对学习样本的聚类选用同类特征数据作为预测输入,保证了数据特征的一致性,强化了历史数据规律。实际应用证明了该方法的有效性,该方法不仅提高了负荷预测精度,还缩短了预测执行时间。 相似文献
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采用模糊聚类分析方法,应用隶属度来描述负荷与影响负荷变化因素之间的关系,得到一批与预测日在样本信息上类似的历史日;改进RBF网络的训练算法,增强RBF网络的局部逼近能力和泛化能力,采用由模糊聚类分析获得的样本对RBF网络进行训练,在不需大量训练样本的前提下实现对短期负荷的预测.对浙江省某地区电网的实际负荷数据仿真结果表明:该方法预测的日平均相对误差为1.91%,预测准确度为97.41%. 相似文献
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基于灰色关联度与 LSSVM 组合的月度负荷预测 总被引:2,自引:0,他引:2
由于月度负荷的二重趋势特性,其变化呈现出复杂的非线性组合特征,使预测精度一直不能达到令人满意的结果.针对月负荷的二重趋势特性和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)存在的数据输入维数大、训练时间长等缺点,提出一种基于灰色关联度与LSSVM 组合的月度负荷预测方法.该方法通过计算灰色关联度来选择训练样本,选取 LSSVM 进行样本训练;将与待预测月高度相似的历史月负荷作为 LSSVM 的训练样本输入,剔除了冗余数据,减少了输入维数,提高了预测精度.通过实例验证和结果对比,证明了该方法可显著提高月负荷预测的精度. 相似文献
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基于FCM聚类与SVM的电力系统短期负荷预测 总被引:4,自引:0,他引:4
分析了模糊C均值(FCM)聚类算法,介绍了支持向量机(SVM)回归的基本原理,提出了一种将FCM聚类算法和SVM结合使用的电力系统短期负荷预测方法。该方法考虑到电力负荷变化周期性的特点,通过对学习样本的聚类,选用同类特征数据作为模型的预测输入,然后对各个模型的输入数据进行归一化处理和分类识别,得出最后总的预测输出。此预测方法保证了数据特征的一致性以及算法的全局性,避免了算法陷入局部极小的缺陷。经过仿真实验,证明了该方法的有效性。 相似文献
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采用模糊聚类分析方法,应用隶属度来描述负荷与影响负荷变化因素之间的关系,得到一批与预测日在样本信息上类似的历史日;改进RBF网络的训练算法,增强RBF网络的局部逼近能力和泛化能力,采用由模糊聚类分析获得的样本对RBF网络进行训练,在不需大量训练样本的前提下实现对短期负荷的预测。对浙江省某地区电网的实际负荷数据仿真结果表明:该方法预测的日平均相对误差为1.91%,预测准确度为97.41%。 相似文献