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《电力科学与工程》2017,(2)
针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)预测方法中的参数选取主要依靠经验试算实验比对的方法导致难以快速选择合适参数从而影响负荷预测精度的问题,研究了将入侵杂草优化算法(Invasive Weed Optimization,IWO)与支持向量机算法相结合的改进算法。提出控制误差ε的取值,采用入侵杂草寻优算法对惩罚参数C和核函数参数σ进行优化选取,将自动寻优的结果赋给支持向量机,从而实现支持向量机自动寻优。用某市的历史负荷及相关天气等信息数据,通过仿真实验证明了IWO-SVM算法用于短期负荷预测的可行性,以及IWO算法对改善SVM的参数选择的有效性。平均预测误差在3%以内,满足行业要求。 相似文献
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基于免疫支持向量机方法的电力系统短期负荷预测 总被引:11,自引:3,他引:11
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. 相似文献
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针对电力负荷随机性强、稳定性差、预测精度不理想等问题,提出了一种基于粒子群优化PSO和最小二乘支持向量机LS-SVM的短期负荷预测方法。模型的输入因子是负荷数据和气象信息等。粒子群优化算法用于实现支持向量机参数的自动优化,建立了基于粒子群优化的最小二乘支持向量机短期负荷预测模型。通过仿真验证了改进前后预测模型的准确性和有效性,结果表明,改进的预测方法具有收敛性好、预测精度高、训练速度快的优点。本研究为我国短期负荷预测方法的发展提供了参考和借鉴。 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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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。 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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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