小波支持向量机与相空间重构结合的短期负荷预测研究

提出了基于小波支持向量机(WSVM)与相空间重构(PSRT)相结合的电力系统短期负荷预测(STLF)模型.使用小波核函数(WKF)构建相应的WSVM,并且用云遗传算法(CGA)对相关参数进行优化.在分析负荷时间序列的混沌特性基础上,对序列进行了PSRT,将相空间中的向量点作为WSVM的输入.该方法不考虑气象和节假日等条件,只使用历史负荷数据.仿真结果表明,新算法有较好的精确度和有效性,具有一定的实用价值.     

基于小波分解的支持向量机母线负荷预测

为提高母线负荷预测的准确性,提出一种基于小波分解和支持向量机的母线负荷预测方法。该方法利用小波分解算法将目标负荷序列分解为若干个不同频率的子序列,通过分析各个序列的特征规律,构造不同的支持向量机模型对各分量分别进行预测,再将各分量预测值进行重构得到最终预测值。对某一区域内15条母线进行预测,采用平均日母线负荷准确率进行评价。与单独使用支持向量机方法相比,应用所提方法提高了962点的预测效果,占总预测点数的66.8%;全系统的准确率由93.5%提高到了95.1%。     

基于小波分解与支持向量机的风速预测模型

采用小波分析与支持向量机数据挖掘技术,建立风速预测模型（WD-SVM）。首先对原始风速时间序列进行小波分解,然后对分解后各层数据序列分别用支持向量机进行预测,最后将各层预测值进行小波重构得到预测风速序列。将WD-SVM模型应用于某风电场,进行了风速数据时间间隔为10min的提前4小时,即提前24步滚动预测,将一天分为21个时段进行了预测,预测的均方根误差平均值为11.71%。与仅使用支持向量机进行预测的模型（SVM）进行比较,组合模型预测精度明显高于单一模型。     

基于小波变换和支持向量机的电力系统短期负荷预测

提出一种改进的基于离散小波变换和支持向量机的短期负荷预测方法。运用离散小波变换将负荷时间序列分解为高低频子序列,采用目前较为成熟的支持向量机方法,选择适当的参数对每个序列进行滚动式的单支预测,最后将各分支预测结果相加最终实现负荷预测。实例中负荷数据采用四川省某地区的历史负荷,对该地区的日96点负荷进行全年预测,并将该算法与支持向量机算法进行比较,结果表明,该算法具有较高预测精确性。     

基于小波变换和支持向量机的电力系统短期负荷预测

提出一种改进的基于离散小波变换和支持向量机的短期负荷预测方法.运用离散小波变换将负荷时间序列分解为高低频子序列,采用目前较为成熟的支持向量机方法,选择适当的参数对每个序列进行滚动式的单支预测,最后将各分支预测结果相加最终实现负荷预测.实例中负荷数据采用四川省某地区的历史负荷,对该地区的日96点负荷进行全年预测,并将该算法与支持向量机算法进行比较,结果表明,该算法具有较高预测精确性.     

基于小波变换理论在电力系统短期负荷预测中的应用

介绍了基于数学模型小波（变换）分析法，能够提取短期负荷时间序列中的任意细节，短期负荷序列经过小波变换后，可以分解为相应的子序列，并对子序列进行时域与频域处理，使用周期自回归模型对子序列进行预测的方法，指出其预测的精确度比传统的要高，是目前很多领域中实现短期负荷预测较好的方法。     

基于经验模态分解和基因表达式程序设计的电力系统短期负荷预测

提出将经验模态分解（EMD）和基因表达式程序设计（GEP）算法相结合的EMD&GEP预测法应用于电力系统短期负荷预测中,消除负荷样本中的伪数据,并对负荷样本序列进行经验模态分解得到不同频段的本征模态分量（IMF）和负荷剩余分量。运用基因表达式程序设计算法的灵活表达能力,把分解得到的不同频段的各负荷本征模态分量及负荷剩余分量中所对应的不同日、同一时刻的负荷序列作为样本,进行分时预测。把各负荷本征模态分量和负荷剩余分量中相对应的预测结果进行重构,作为各时刻负荷的最终预测值。EMD克服了小波分析中小波基选取困难的不足,结果表明各负荷本征模态分量能较准确反映负荷特征,而且经比较,EMD&GEP预测法比小波分析和GEP算法相结合的预测方法具有更好的预测效果。     

基于小波变换及最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测

提出了采用小波变换和最小二乘支持向量机混合模型进行电力系统短期负荷预测的方法。首先基于小波多分辨率分析方法将负荷序列分解成具有不同频率特征的序列：然后根据分解后各分量的特点构造不同的支持向量机模型对各分量分别进行预测：最后对各分量预测信号进行重构得到最终预测结果。在构建支持向量机模型时考虑了气候因素的影响，并将其作为模型的一组输入点。实验结果表明基于该方法的负荷预测系统具有较高的预测精度。     

基于SVM的集成预测方法及其在水电机组故障诊断中的应用

针对水力发电系统的非线性及非平稳性特点，提出一种基于小波变换和支持向量机（SVM）的集成预测方法，用于水电机组状态趋势分析。采用小波变换将非平稳时间序列分解成若干个具有较强规律性的子序列，然后采用合适核函数的最小二乘支持向量机（LS-SVM）方法分别对这些子序列进行预测，最后综合这些子序列的预测结果作为原始序列的预测值。将该集成方法应用于某水电机组振动峰峰值的预测，结果表明该集成方法的预测性能优于单一LS-SVM方法。     

基于正交小波和长短期记忆神经网络的用电负荷预测方法

用电负荷数据的波动性和周期性会影响电力负荷预测的准确性,针对此问题,文中提出了一种基于正交小波长短期记忆神经网络(orthogonal wavelet transform-long short-term memory, OWT-LSTM）的用电负荷预测方法。该方法对用电负荷序列进行正交小波分解,消除负荷数据的波动性,然后利用LSTM及其变种神经网络对正交小波分解后的各尺度负荷序列进行建模训练,通过各序列预测结果进行预测重构,获得最终的负荷预测结果。通过用户用电负荷数据集验证表明,该方法的预测性能优于其他模型,具有较高的预测精确性和稳定性。