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基于多表融合数据的用户短期用电量预测 总被引:1,自引:0,他引:1
用电量预测是用户用能分析的一个重要研究内容,提高预测精度对用户用能分析以及异常检测具有重要意义。利用用电信息系统采集的电、水、气三表数据,提出了基于支持向量机的短期用电量预测方法。该方法首先利用通径分析计算出影响用户用电量的日特征向量的权重以及模糊相似矩阵;然后,通过模糊聚类传递闭包法选取相似日,并将它们作为样本训练支持向量机模型,实现对用户用电量的预测。采用杭州地区2016年的多表融合数据对提出方法的性能进行测试。实验结果表明,多表融合预测相对于单表预测方法,其单用户用电量和小区多用户总用电量的预测相对误差分别减小了6%和1%以上。 相似文献
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基于支持向量机的船舶电力负荷预测 总被引:17,自引:5,他引:17
船舶电力系统是一个独立的电力系统,需要根据准确的负荷预测来控制多台发电机组的运行。本文提出了一种基于支持向量机的船舶电力负荷短期预测方法。对某大型集装箱船舶在不同工况下的电力负荷数据,分别用基于径向基核函数的支持向量机方法、多层BP网络和RBF网络方法进行训练和预测计算,仿真结果表明支持向量机具有更高的预测精度,是船舶电力负荷预测的一种有效方法。 相似文献
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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。 相似文献
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基于SVM的时间序列短期风速预测 总被引:1,自引:0,他引:1
短期风速预测对风力发电系统的并网运行具有重要意义。对风速进行较准确预测,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。介绍了支持向量机(SVM)理论的新应用,讨论支持向量机理论用于风速预测的具体过程;建立基于支持向量机风电场短期风速预测模型,此模型仅以历史风速数据为输入,简单、高效,不需要其他额外的气象数据。与改进模糊层次分析法的组合模型、ARMA-ARCH模型、EMD-ARMA模型、双自回归滑动平均模型的预测结果进行比较,证实支持向量机理论的应用是有效的,可以用于风速的短期预测和发电量预测。 相似文献
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针对电力系统年用电量增长的特点,将最小二乘支持向量机LS-SVM(least squares support vector m a-ch ine)回归模型引入年电力需求预测领域,并给出了相应的过程和算法。与常规基于人工神经网络ANN(ar-tific ial neural networks)的智能预测方法比较,该模型优点是明显的:1)将神经网络迭代学习问题转化为直接求解多元线性方程;2)整个训练过程中有且仅有一个全局极值点,确定了预测的稳定性;3)将年电力需求预测的外插回归问题转换为内插问题,提高了预测精度。应用实例表明:该模型实现容易、预测精度高,更适合年电力需求预测。 相似文献
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针对电力系统年用电量增长的特点,将最小二乘支持向量机LS-SVM(least squares support vector machine)回归模型引入年电力需求预测领域,并给出了相应的过程和算法.与常规基于人工神经网络ANN(artificial neural networks)的智能预测方法比较,该模型优点是明显的:1)将神经网络迭代学习问题转化为直接求解多元线性方程;2)整个训练过程中有且仅有一个全局极值点,确定了预测的稳定性;3)将年电力需求预测的外插回归问题转换为内插问题,提高了预测精度.应用实例表明:该模型实现容易、预测精度高,更适合年电力需求预测. 相似文献
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针对短期风电功率预测,提出一种基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)预处理的核极限学习机(Extreme Learning Machine With Kernels,KELM)组合预测方法。首先采用EWT对风电场实测风速数据进行自适应分解并提取具有傅立叶紧支撑的模态信号分量,针对每个分量分别构建KELM预测模型,最后对各个预测模型的输出进行叠加得到风速预测值并根据风电场风功特性曲线可得对应风电功率预测值,为验证本文方法的有效性,将其应用于国内某风电场的短期风电功率预测中,在同等条件下,与KELM方法、极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)方法、支持向量机(Support Vector Mmachine,SVM)方法以及BP (Back Propagation Neural Network)方法对比,实验结果表明,本文所提方法具有较好的预测精度和应用潜力。 相似文献
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光伏电站输出功率对电网调度有很大影响,但受到太阳辐射强度和气象因素的影响,光伏电站输出功率具有随机性和不可控性。为合理利用光伏发电系统,建立一种基于气象预测信息以及BP神经网络的光伏电站输出功率预测模型。通过相关性分析确定影响光伏出力的影响因子,结合历史数据和气象因素进行模型训练和功率预测。文中主要提出一种新的预测模型-双层BP神经网络模型,通过对某光伏电站预测结果与实测值对比,结果表明该方法能有效提高光伏电站输出功率预测精度,对发电计划的制定有较好的参考价值和实用价值。 相似文献
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光伏发电系统出力的随机性会对大电网造成冲击,需要加强光伏阵列发电功率预测的研究.为此,提出采用拟牛顿法小波神经网络建立光伏发电系统短期功率预测模型.以某光伏电站实测数据为比较对象,与基于标准梯度下降法BP神经网络以及基于附加动量和自适应学习速率结合的BP神经网络建立的2种预测模型进行对比研究,结果表明,拟牛顿法在收敛速度和预测精度上都更具有优势.此外,通过和拟牛顿法BP神经网络功率预测方法对比表明,拟牛顿法小波神经网络的预测精度更高,尤其是在一天早中晚时刻或辐照度较低情况下预测效果得到了很大的提高. 相似文献
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提出基于支持向量机回归组合模型的中长期降温负荷预测方法。其中,支持向量机模型以多种社会经济数据为输入参数,年最大降温负荷值为输出参数。在训练过程中采用网格搜索法对支持向量机回归模型参数进行优化;回归分析中,综合采用线性、二次和三次多元回归的组合模型;最后利用最优组合预测方法将二者组合。采用广东省2008~2011年实际负荷数据和社会经济数据为训练样本,2012~2014年数据为测试样本,对支持向量机回归组合预测模型进行验证,同时也对2015和2020年最大降温负荷进行预测。结果表明,预测值与真实值的误差控制在5%以下,验证了该中长期降温负荷预测模型的有效性。目前该预测模型已在广东电网得到实际应用。 相似文献
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为提高电网规划阶段的空间负荷预测精度,提出了一种基于支持向量机和互联网信息修正的空间负荷预测(spatial load forecasting,SLF)方法,该方法分为3个步骤:一是基于k-均值聚类分析和支持向量回归模型得到地块负荷初始预测值;二是基于地块负荷历史数据计算负荷实际值与初始预测值之间的偏差;三是针对这些偏差,利用搜索引擎获取互联网信息,识别造成偏差的不确定事件,包括元胞中新增大负荷事件和元胞中企业营收增长率突变事件。定性分析事件对空间负荷的影响,并建立这两类事件与其造成的影响之间的分类事件影响定量模型,基于该模型对地块负荷初始预测值进行修正,得到规划区域内的地块负荷预测值。通过对北京某地区进行算例验证,结果表明该方法可以提高预测精度,可用于配电网以及能源互联网规划中的空间负荷预测。 相似文献
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针对光伏发电系统的输出功率具有非平稳性和随机性的特点,提出一种基于经验模态分解(EMD)和人工蜂群算法(ABC)优化支持向量机(SVM)的光伏并网系统输出功率预测模型。首先根据预测日的天气预报数据,构建相似日的15 min输出功率时间序列。然后,将输出功率时间序列进行经验模态分解,得到不同尺度下的固有模态分量IMFn和趋势分量Res,针对每个IMF分量和趋势分量分别建立相应的支持向量机预测模型,并对SVM模型参数进行人工蜂群算法寻优预处理。最后,将每个模型预测的结果进行合成重构,得到光伏并网系统输出功率的预测值。通过实际数据测试表明:基于EMD和ABC-SVM的功率预测模型同单一SVM预测模型及未经优化的EMD-SVM预测模型相比,具有更快的运算速度和更高的预测精度。 相似文献