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针对传统数据挖掘算法(神经网络和支持向量机)进行短期负荷预测容易陷入局部最优,模型难以确定等问题,提出一种模糊聚类技术与随机森林回归算法结合的短期负荷预测方法。基于模糊聚类技术选取相似日的方法,考虑负荷的周期性变化特征,利用样本输入进行样本聚类,选取同类数据作训练样本,建立随机森林负荷预测模型。实例中负荷数据采用安徽省某地的历史负荷,用上述方法对该地区的日24小时负荷进行预测,并与传统的支持向量机和BP神经网络方法进行比较,验证了该方法的有效性。 相似文献
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气象因素是短期负荷预测重要的影响因素。为提高预测精度,研究了一种基于气温累积效应和灰色关联度的支持向量机拓展算法——最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)。通过相关性分析得到与日平均负荷相关程度较大的气象因素。在此基础上,结合气温累积效应采用灰色关联方法对历史日进行分析,选取与待预测日关联度较大的历史日作为相似日,并对LSSVM模型进行训练和预测。实际应用表明,使用所提出的预测模型和数据处理方法能够得到更加精确的预测结果。 相似文献
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针对短期负荷预测的精度问题,文中提出基于改进灰色关联与蝙蝠优化神经网络的短期负荷预测方法。在传统的灰色关联分析方法基础上,引入以距离相似性和形状相近性相关联的综合灰色关联度选取更高相似度的相似日。为缩小训练样本的差异程度,提高预测精度,利用相似日集合中的样本来训练蝙蝠优化的反向传播(BP)神经网络预测模型。以中国南方某城市的历史数据作为实际算例,将文中提出的基于改进灰色关联与蝙蝠优化神经网络的短期负荷预测方法与单纯的BP神经网络法、蝙蝠优化BP神经网络法、传统灰色关联与蝙蝠优化的BP神经网络组合法的预测结果相比,结果表明文中方法的预测精度较高。 相似文献
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讨论了基于相似日选取的支持向量机电动汽车日负荷预测方法。通过对北京现有纯电动公交车充/换电站充电负荷的大量调研,分析了公交车充电站充电负荷的数据特征,采用关联分析方法提取了影响电动公交站充电负荷的因素,基于相关因素应用灰色关联理论构建相似日的小样本集合,而后建立多输入单输出的支持向量机预测模型。针对支持向量机预测模型,提出了两阶段确定模型参数的方法,首先直接确定不敏感损失参数ε,再通过遗传算法寻找最优核参数p和正则化参数C,以提高参数ε选取范围设置较大时的预测精度。实例测试结果表明,日负荷预测的均方根误差为10.85%,能基本满足有序控制的要求;与其他预测方法相比,改进方法具有较高的预测精度和稳定性。 相似文献
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支持向量机方法已经非常成熟的应用在短期负荷预测领域,它在选取历史日期进行模型训练的时候通常选取距离预测日相近的一段日期,而没有考虑这段时间气象条件、星期类型、节假日造成的影响,使得所建立的模型并不能完全的反映预测日的特征。提出了基于一种基于数据挖掘技术的支持向量机负荷预测方法,该方法提出了预测模型样本选取的新颖思路,首先采用层次聚类法对历史日负荷进行聚类,利用层次聚类得到的分类结果建立决策树,根据待预测日的属性在决策树中查询得到支持向量机预测模型输入的历史负荷,建立支持向量机预测模型并对待预测日的负荷进行预测。实例中负荷数据采用浙江省某地级市的历史负荷,用新方法对该地区的日96点负荷进行预测,并将该算法与传统的支持向量机算法进行比较,文中提出的方法解决了传统的基于支持向量机方法训练日期选取不能反映待预测日特征的问题,故本算法结果具有较高预测精度。 相似文献
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短期负荷预测的聚类组合和支持向量机方法 总被引:2,自引:0,他引:2
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... 相似文献
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基于LPP-LSSVM的微电网超短期负荷预测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决负荷数据非高斯、高维度影响预测模型精度的问题,提出一种基于局部保持投影-最小二乘支持向量机(LPP-LSSVM)的微电网超短期负荷预测算法。在这一算法中,根据负荷数据的时序相关性,以及天气、温度等因素,选取相似日组成训练数据集,利用局部保持投影进行特征提取,然后利用最小二乘支持向量机训练超短期负荷预测模型。通过对上海某公司微电网示范工程中实际运行负荷进行试验,确认所提出算法的有效性。 相似文献
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由统计学习理论发展的通用学习方法--支持向量机,在解决小样本、非线性及高维数等问题中表现出许多特有的优势.提出了采用最小二乘支持向量机建立负荷预测模型,它是对标准的支持向量机的一种扩展,降低了问题的复杂性,使得计算速度相对加快.在选取最小二乘支持向量机的训练样本时,采用加权的灰色关联度方法来选择相似日,对不同样本根据其重要性赋予不同的权重,同传统的关联度相比更具客观性.另外,对于最小二乘支持向量机的参数选择问题,针对目前尚无统一有效方法的现状,尝试采用了一种基于蚁群种群的新型优化算法--蚁群算法来优化选择,在很大程度上减少了人为选择参数的主观影响.最后通过实例验证了该模型的有效性,取得了比较满意的预测效果. 相似文献
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提出了一种基于动态权值优化的相似日选取算法和灰色GRNN串联组合模型的短期负荷预测方法。采用动态权值相似日选取算法,在考虑不同地区和季节对短期负荷的影响时,引入改进的果蝇优化算法(MFOA),动态调整各因子的权值,增强了相似日选取算法的适应性和有效性。选取出相似日后,采用灰色模型和广义回归神经网络(GRNN)串联组合的短期负荷预测方法,并通过改进的布谷鸟(MCS)算法对GRNN平滑因子进行优化,组合模型改善了单一模型预测精度的稳定性。实例预测结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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为了提高短期负荷预测的精度,合理有效地选取预测相似日是非常重要的,提出了基于灰色关联投影法的相似日选取算法。该算法首先针对影响负荷变化因素的复杂性和不确定性,以灰色理论计算出了相应的权重,接着,结合投影法计算历史日相对于待预测日的灰色投影值,比较投影值,可以得到与待预测日最接近的相似日。理论与实例均表明,该算法具有通用性,对任意包含多个因素的历史日都能够快速准确地算出其与待预测日的相似程度,具有很好的相似日选择效果。 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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随着智能电网、全球能源互联网的建设与相关技术的发展,现代电力系统中电力大数据的格局已经形成,如何对高维海量数据进行深度挖掘以实现数据的充分利用,成为当前电力工作者们关心的问题。该文针对电力大数据环境下高精度和实时性的负荷预测展开了研究,提出了基于Spark平台和并行随机森林回归算法(Spark platform and parallel random forest regression,SP-RFR)的短期电力负荷预测方法,通过3次弹性分布式数据集(resilient distributed datasets,RDD)转换实现单机随机森林算法的并行化改进,并在Spark分布式集群环境下实现部署。结合某区域实际电力负荷数据设计试验,进行模型训练和回归预测,通过试验证明,对同等的数据集,基于Spark平台的并行随机森林回归算法预测精度高于单机负荷预测算法;并行随机森林算法受离群数据干扰较小,且随着数据集的增大,并行随机森林算法表现出良好的鲁棒性;与单机算法在运行时间上相比,随着数据集的增大,基于分布式集群的方法优势明显。该文提出的方法能够有效地在分布式环境中进行电力负荷预测,为负荷预测提供了一种新思路。 相似文献
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负荷功率呈现时空多样的变化特性,其影响因素众多,构建负荷功率模型的关键之一是确定模型的输入特征量。文中着重研究短期负荷功率模型的特征选择,旨在从历史负荷、气象、日期等众多特征中选出最优特征集。首先,采用最大信息系数、基于支持向量机的递归特征消除法和随机森林3种不同特征选择方法分别对输入特征集进行选择;然后,根据对比分析结果提出基于遗传算法的最优特征集搜索策略,选定XGBoost预测模型的误差指标作为适应性函数进行迭代优化搜索;最终,确定负荷功率模型的最优特征输入集。采用某地区220 kV变电站母线负荷数据进行算例分析,对比各方法所选特征集作为功率模型输入得到的负荷预测效果,验证了文中方法的有效性和准确性。 相似文献
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为实现对输电线路舞动的准确预警,多种预警模型被建立。其中对于预警模型的研究点多集中于参数的最优选取,而尚未开展针对训练样本的聚类改进,特别是地形参量存在难以客观衡量的问题,容易导致预测精度不佳抑或模型存在适应性问题。为此,提出了一种基于灰色投影优化随机森林算法的舞动预警模型。通过加权灰色关联投影法来优化选取与待预测样本关联度较高的样本作为训练样本集,以此来改进随机森林模型对低关联度数据的拟合能力。此外,模型还通过多维度参量即导线分裂数、直径、档距等内部参量以及风速、风向角、湿度等外部参量作为输入特征量来提高预警的准确性。利用历史舞动数据对模型进行检验,结果显示该模型的预警结果相较于传统随机森林算法和BP神经网络具有明显优势。通过该方法,可为输电线路舞动预警提供一种新的解决路线。 相似文献