基于鄰域支持向量機的節(jié)點負荷立體化預測研究.pdf

1、負荷預測是電力系統運行與控制的基礎，隨著電力系統的日益發(fā)展，電力負荷呈現出類型多樣、特性各異的特點，對電力系統負荷預測理論與方法提出了新的挑戰(zhàn)，負荷預測成為國內外相關領域專家關注的焦點問題之一。
　　本文在深入掌握結構風險最小化以及鄰域風險最小化等預測基本理論和電力負荷預測規(guī)律的基礎上，提出了基于鄰域風險最小化原則的負荷預測方法，不僅能夠降低不良數據對預測的干擾，還能在預測過程中自動利用數據的相似規(guī)律，提高了預測準確性。此外，論文

2、基于負荷分布所遵循的網絡規(guī)律，提出負荷立體化預測思路，利用待預測負荷的多維度關聯信息，提高不確定性較強負荷的預測準確度。本研究的主要工作內容和創(chuàng)新點體現如下:
　　(1)將鄰域風險最小化原則引入電力系統負荷預測領域，并在實際應用中改進了瓦普尼克所提出的鄰域函數，通過在映射后的Hilbert空間劃分鄰域，為鄰域函數參數的選擇提供了依據，隨后構造了基于鄰域風險最小化原則的支持向量機模型，其用于負荷預測時不僅可以起到自動選擇相似集的作用

3、，還能有效降低不良數據對預測結果的影響;
　　(2)在節(jié)點負荷預測體系中引入小域估計思想，將規(guī)律性差的負荷節(jié)點看作小域節(jié)點，考慮各支路和節(jié)點量測量間的關系，進行間接估計，通過規(guī)律性好的節(jié)點牽制規(guī)律性不好的節(jié)點，以解決部分節(jié)點預測可信度低的問題;
　　(3)預測模型不僅可以利用節(jié)點上的量測信息，還可以直接利用支路量測信息，提高了對冗余量測信息的利用效率，在對冗余量測的利用過程中，進一步強化了小負荷節(jié)點與其他節(jié)點間的關系，有利于

4、提高小負荷節(jié)點的預測精度;
　　(4)以多輸出支持向量機為基礎，構造了一種新的模型，考慮真實的網絡結構，并利用其約束關系進行關聯預測，充分考慮上下層節(jié)點以及同層間節(jié)點的牽制規(guī)律，從系統的角度上預測各節(jié)點負荷的變化規(guī)律，解決了多層負荷預測結果不協調的問題，同時可以利用規(guī)律性好的節(jié)點牽制改善規(guī)律性差的節(jié)點。
　　最后，本文以煙臺電網2014年的實時運行數據驗證所建立模型的有效性，算例分析表明，本文結合鄰域風險最小化與立體化負荷預