基于IPSO-LSSVM的风电功率短期预测研究

风电功率预测的关键是预测模型的选择和模型性能的优化。选择最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)作为风电功率预测模型,使用改进的粒子群算法（improved particle swarm optimization algorithm ,IPSO）对影响最小二乘支持向量机回归性能的参数进行优化。在建立了改进的粒子群算法优化最小二乘支持向量机（LSSVM）的风电功率预测模型后,运用该模型对广西某风电场进行了仿真研究。为了对比研究,同时使用前馈(back propagation,BP)神经网络模型和支持向量机（support vector machine,SVM）模型进行了预测。最后采用多种误差指标对三种模型的预测结果进行综合分析。结果表明,使用改进的粒子群算法优化最小二乘向量机（IPSO-LSSVM）的风电功率预测模型具有较高的预测精度。     

基于QPSO-LSSVM的风电场超短期功率预测

准确预测风电场的发电功率,有利于电网的经济和安全调度。为提高风电场超短期功率预测的精度,建立了基于最小二乘支持向量机（LSSVM）的风电场超短期功率预测模型,并采用量子粒子群算法（QPSO）对LSSVM中影响回归性能的参数进行优化。通过对福建某实际风电场超短期功率预测的应用表明,与BP神经网络和QPSO-LSSVM的预测结果相比,QPSO-LSSVM预测模型多种误差指标均较小,具有较高的预测精度和鲁棒性,是一种有效的风电场超短期功率预测方法。     

基于最小二乘支持向量机的风功率短期预测

为了减小风力发电的随机性对电力系统的影响,提出了一种基于最小二乘支持向量机的风功率短期预测模型。在研究最小二乘支持向量机的基础上,为解决最小二乘支持向量机建模时其参数对预测性能影响,运用粒子群算法对参数进行优化,最后建立了基于粒子群优化最小二乘支持向量机的预测模型。运用某风电场的实测数据进行仿真研究,为了对比分析,同时利用E1man神经网络模型和支持向量机模型进行了预测,仿真结果表明,本文所提方法与其它方法相比预测精度更高,可以有效地应用于风功率的预测。     

结合改进PSO算法和LSSVM的化工异常工况超早期监测预警研究

针对化工过程采样间隔短、动态性强,短期参数预测不能有效地为现场人员提供充足的操作时间,提出了结合改进粒子群优化(PSO)算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)的异常工况超早期监测预警方法。采用最小二乘支持向量机对归一化处理后的过程数据进行训练,利用改进的粒子群优化算法对最小二乘支持向量机中的核参数和惩罚因子进行快速精确地全局寻优,得到优化的预测模型。在丙烷塔的超压异常工况超早期监测预警案例分析中,能够准确地对未来500 s内的过程数据进行预测,并比DCS系统提前40 s发出异常报警,相比于最小二乘支持向量机预测模型和标准粒子群优化的最小二乘支持向量机预测模型,所提方法有效降低了预测误差。     

基于人工免疫算法优化LSSVM的短期电力负荷预测

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。     

基于灰色关联分析和黑洞粒子群优化算法的短期风电功率预测

短期风电功率的预测是保障风电场持续稳定运行以及电网调度的重要因素。选择最小二乘支持向量机（LSSVM）作为预测模型,使用灰色关联分析法对影响风电功率的因素进行权重比较,并使用黑洞粒子群算法（BHPSO）对 LSSVM的回归性能参数进行优化,建立了基于灰色关联分析和 BHPSO 的 LSSVM短期风电功率预测模型。对山东某风电场提供的数据进行仿真研究,并与 LSSVM模型和 BP 神经网络模型进行对比分析。验证结果表明,基于灰色关联分析和 BHPSO 的 LSSVM模型的预测效果最好。     

基于改进灰狼算法优化WLSSVM的短期风功率预测

为提高风功率短期预测的准确率,提出一种基于改进灰狼算法优化加权最小二乘支持向量机（Weighted Least Squares Support Vector Machine,WLSSVM）的短期风功率预测方法。采用C-C法对风功率时间序列的嵌入维数进行了计算,根据计算结果确定短期风速预测输入量与输出量的关系。利用Tent映射和参数非线性调整策略对灰狼算法进行改进,得到了优化性能更强的改进灰狼优化（Improved Grey Wolf Optimization,IGWO）算法,并利用测试函数验证了IGWO算法能够加快迭代收敛,提高计算精度。采用IGWO算法对WLSSVM的惩罚系数和核参数进行优化,建立基于IGWO-WLSSVM的短期风功率预测模型。采用某风电场春夏两个不同季节的风功率数据进行算例分析,结果表明,所提短期风功率预测结果的平均相对误差、均方根误差和最大相对误差更小,风功率预测精度和预测结果的稳定性均优于其他方法,验证了所提方法的有效性和实用性。     

基于改进LS-SVM的短期电力负荷预测方法研究

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。     

基于改进最小二乘支持向量机的短期负荷预测

为了提高短期负荷预测的精度,提出基于量子差分进化算法(Quantum Differential Evolution,QDE)优化的最小二乘支持向量机(Least Squares-Support Vector Machine,LSSVM)模型。该算法克服了最小二乘支持向量机算法中依据经验选定参数的盲目性。实例验证结果表明,QDE-LSSVM的预测精度要远高于BP神经网络与单纯的最小二乘支持向量机,证明了利用量子差分进化选取最小二乘支持向量机的有效性。该算法更适用于当前中国短期负荷预测的需要。     

基于Spark和IPPSO_LSSVM的短期分布式电力负荷预测算法

为了提高电力负荷预测的精度,应对单机运算资源不足的挑战,提出一种改进并行化粒子群算法优化的最小二乘支持向量机短期负荷预测模型。通过引入Spark on YARN内存计算平台,将改进并行粒子群优化(IPPSO)算法部署在平台上,对最小二乘支持向量机(LSSVM)的不确定参数进行算法优化,利用优化后的参数进行负荷预测。通过引入并行化和分布式的思想,提高算法预测准确率和处理海量高维数据的能力。采用EUNITE提供的真实负荷数据,在8节点的云计算集群上进行实验和分析,结果表明所提分布式电力负荷预测算法精度优于传统的泛化神经网络算法,在执行效率上优于基于Map Reduce的分布式在线序列优化学习机算法,且提出的算法具有较好的并行能力。     

CGAQPSO优化LSSVM短期风电预测

提出一种基于混沌高斯局部吸引点量子粒子群(CGAQPSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的短期风电功率预测模型。首先,混沌算法初始化粒子种群,提高初始粒子在搜寻空间遍历性,将局部吸引点改进为高斯分布局部吸引点,增强粒子全局搜索能力,从而得到混沌高斯局部吸引点量子粒子群优化算法。对基于不同类型核函数(Linear、POLY、Sigmoid及RBF)进行比较,选择RBF核函数来构建LSSVM风电预测模型。最后,以安徽某风电场实测风电、温度及湿度的历史数据作为CGAQPSO-LSSVM(RBF)模型的训练数据。实验表明,与GA、PSO和QPSO优化LSSVM预测模型相比,所提出的CGAQPSO-LSSVM模型能够有效提高风电功率预测精确度。     

大型风电场超短期风电功率预测

针对大规模风电场风电功率的非线性特性,采用最小二乘支持向量机（LS-SVM）的预测模型。由于LS-SVM的参数选择直接影响着模型的预测精度,于是采用一种基于量子粒子群优化方法来选择模型的超参数。为了弥补模型损失的鲁棒性,通过给每个样本误差不同的权系数,建立了具有良好泛化性能的WLS-SVM回归模型,从而进一步提高了模型预测的精度。本文提出一种基于量子粒子群优化（Quantum-behaved Particle Swarm Optimization, QPSO）参数选择的加权最小二乘支持向量机（Weighted Least Squares Support Vector Machine, WLS- SVM）的超短期风电功率预测模型。应用上述方法对内蒙古地区大型风电场进行了预测,结果证明了该方法的有效性。     

基于WD-LSSVM-LSTM模型的短期电力负荷预测

为了提高短期负荷预测精度,提出一种基于小波分析、粒子群优化(PSO)算法、最小二乘支持向量机（LSSVM）和长短时记忆网络（LSTM）的预测模型。该方法通过对用电负荷进行小波分解和重构得到与原始数据长度相同的分量,对低频分量建立LSSVM预测模型并利用PSO算法找出最优参数,对高频分量建立LSTM预测模型,将各分量预测结果组合实现最终的负荷预测。实验结果表明,该模型预测精度优于传统LSSVM模型、BP神经网络模型和WD-LSSVM模型,验证了其可行性。     

基于PSO优化LSSVM的短期风速预测

为了提高风电场风速短期预测的精确性,提出了基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机的预测方法。首先求出风速时间序列的嵌入维数和延迟时间,进而对混沌风速时间序列进行相空间重构。利用粒子群算法对最小二乘支持向量机进行参数优化,然后利用优化后的最小二乘支持向量机模型对相空间重构后的风速时间序列进行预测,预测结果表明基于粒子群优化的最小二乘支持向量机的预测效果满足了精度要求。同时运用了支持向量机和BP神经网络模型进行预测,仿真结果表明,基于粒子群优化的最小二乘支持向量机预测方法具有预测精度高,预测速度快的优点,因此具有很高的工程实际应用意义。     

基于LSSVM与SMO稀疏化算法的短期负荷预测

针对最小二乘支持向量机(LSSVM)仅考虑等式约束,失去了支持向量机（SVM）解的稀疏性,影响了二次学习效率的问题,把最小二乘支持向量机与序列最小优化算法(SMO)相结合,后者应用改进的剪枝算法对解进行稀疏化处理,解决了上述问题;算法与最小二乘支持向量机相比降低了计算的复杂度,提高了计算精度。将此方法应用到电力系统短期负荷预测,与SVM和LSSVM算法比较表明该方法运行速度快,精度高,取得了较好的预测结果。     

基于LSSVM与SMO稀疏化算法的短期负荷预测

针对最小二乘支持向量机(LSSVM)仅考虑等式约束,失去了支持向量机(SVM)解的稀疏性,影响了二次学习效率的问题,把最小二乘支持向量机与序列最小优化算法(SMO)相结合,后者应用改进的剪枝算法对解进行稀疏化处理,解决了上述问题;算法与最小二乘支持向量机相比降低了计算的复杂度,提高了计算精度.将此方法应用到电力系统短期负荷预测,与SVM和LSSVM算法比较表明该方法运行速度快,精度高,取得了较好的预测结果.     

基于改进骨干差分进化算法优化LSSVM的短期光伏发电功率预测

准确预测光伏发电功率对于保障电力系统安全稳定和经济运行具有重要意义.提出一种基于改进骨干差分进化算法(IBBDE)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的光伏发电功率预测模型.IBBDE算法采用广义反向学习初始化种群和自适应调整交叉概率对骨干差分进化算法进行改进以提升算法的全局寻优能力,利用IBBDE算法优化LSSVM预...     

基于PSO-LSSVM的短期电力负荷预测

提出一种基于粒子群优化-最小二乘支持向量机(particle swarm optimization-least squares support vector machine,PSO-LSSVM)的短期负荷预测的方法。采用PSO算法对LSSVM的模型参数进行寻优,实现LSSVM参数的自动优化选取,进而得到比单一LSSVM更准确的短期负荷预测模型。实际算例结果验证了所提预测方法可行性,与其他方法预测结果的对比进一步突出了所提方法的有效性。     

基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率波动范围组合预测模型

提出一种基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率波动范围组合预测建模方法。该方法首先对训练样本进行模糊信息粒化,根据需要提取各窗口的有效分量信息,即各窗口的最小值、大致平均值和最大值;其次应用最小二乘支持向量机对各分量分别建立预测模型,并使用自适应粒子群算法对各分量模型进行优化;最后使用优化后最小二乘支持向量机模型对风电功率波动范围进行预测。实例研究表明,该组合预测模型可以有效跟踪风电功率变化,对风电功率波动范围进行预测。     

基于变分模态分解和改进粒子群算法优化最小二乘支持向量机的短期电价预测

针对电价序列具有非线性强、波动性大的特点,提出一种基于变分模态分解(VMD)和改进粒子群算法(PSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的短期电价预测模型.首先利用VMD将原始电价数据分解为多个子序列,然后采取LSSVM模型分别对子序列进行预测.对于LSSVM预测模型的最优参数选择问题,利用改进的PSO优化LSSVM模型的参数,能够很好地提高模型预测精度.最后集成各子序列预测结果,获得最终电价预测值.为了验证所提模型的有效性,以美国PJM市场电价数据为例进行分析,并与其他预测模型进行对比,结果表明,所提模型能够很好地对短期电价进行预测.