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文檔簡介
1、短期負荷預測方法主要是依賴歷史負荷數據,其本質是基于負荷預測的相似性原理。傳統(tǒng)的燃氣負荷預測都是通過優(yōu)化預測算法來提高預測精度,本文在此基礎上,提出了基于模糊C均值(FCM)聚類分析挑選最小二乘支持向量機(LS-SVM)預測模型訓練集的新方法。最小二乘支撐向量機(LS-SVM)是一種新穎的機器學習方法,通過利用高維映射能把非線性問題轉換為線性問題,在模式識別和函數回歸估計具有較好的工作性能,然而,當有海量輸入數據參與到訓練模型時,收斂時
2、間較長。因此,我們可以在分析影響燃氣負荷的特征因素的基礎上,利用模糊C均值聚類對歷史燃氣負荷進行分類,通過計算待預測樣本與各聚類中心的距離,然后挑選最近距離的類中包含的數據作為待預測日的相似日,并作為LS-SVM的訓練樣本。傳統(tǒng)的FCM聚類容易陷入局部最優(yōu)缺點,本文提出利用改進混合蛙跳算法的全局優(yōu)化特性和深度局部搜索特性,優(yōu)化傳統(tǒng)FCM聚類的缺點,得到最優(yōu)分類結果,這樣使得分類結果更符合燃氣負荷數據內部真正的結構。同時,這樣既強化了參與
3、LS-SVM訓練建模的負荷樣本的輸入輸出數據規(guī)律性,又保障了訓練樣本在更高程度上近似滿足相同的輸入輸出函數關系,實現了優(yōu)化的FCM聚類分析和LS-SVM算法的有效結合。在減少和優(yōu)化訓練樣本的同時,提高了LS-SVM模型的預測精度,并以仿真實驗證明了所提混合模型的有效性。
最后,本文針對上海地區(qū)某年的燃氣負荷數據在Rstudio平臺上,利用基于優(yōu)化的FCM聚類挑選預測日的訓練樣本來訓練LS-SVM預測模型,并且將預測結果與用BP
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