基于組合方法的短期燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測(cè)的研究.pdf

1、隨著上海智慧城市建設(shè)的推進(jìn)，智能燃?xì)夤芫W(wǎng)的建設(shè)在加速發(fā)展中。為使城市燃?xì)夤庀到y(tǒng)實(shí)現(xiàn)高效運(yùn)行和科學(xué)管理，必須掌握燃?xì)庳?fù)荷的特性和變化規(guī)律，對(duì)其進(jìn)行準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)、可靠、智能的預(yù)測(cè)。
　　燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測(cè)是燃?xì)庵悄芄芫W(wǎng)建設(shè)中的最基礎(chǔ)也是最關(guān)鍵的技術(shù)，燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測(cè)和其它如電力負(fù)荷一樣，是一項(xiàng)富于創(chuàng)造性的工作，國(guó)內(nèi)外經(jīng)過(guò)多年的研究，取得了一定的成果，但仍存在預(yù)測(cè)精度不夠、預(yù)測(cè)效率不高等方面的問(wèn)題。本文針對(duì)其研究現(xiàn)狀，通過(guò)分析研究進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，致力于

2、找到最合適的負(fù)荷預(yù)測(cè)方案。針對(duì)燃?xì)庳?fù)荷研究現(xiàn)狀，本文研究采用數(shù)據(jù)挖掘、相關(guān)性分析與偏相關(guān)性分析，從輸入?yún)?shù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法等方面進(jìn)行探索，接著采用回歸技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波分析、SVM（支持向量機(jī)）以及組合方法對(duì)燃?xì)庵悄茴A(yù)測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行分析研究。燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測(cè)是復(fù)雜的非線性問(wèn)題，使用單一的預(yù)測(cè)方法很難滿(mǎn)足負(fù)荷預(yù)測(cè)的真實(shí)性與準(zhǔn)確性，查閱文獻(xiàn)比較各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)，結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后，總結(jié)得出對(duì)燃?xì)庳?fù)荷進(jìn)行短期預(yù)測(cè)時(shí)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)法是最適合的

3、方法。本文詳細(xì)地介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、算法和預(yù)測(cè)步驟，使用上海的城市燃?xì)庳?fù)荷數(shù)據(jù)訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用不同的模型，按照需要進(jìn)行預(yù)測(cè)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)短期燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測(cè)的可行性和準(zhǔn)確性。隨著改進(jìn)遺傳算法和小波分析理論對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化理論的提出，結(jié)合實(shí)驗(yàn)的結(jié)果對(duì)比分析表明這兩種組合方法都可以較好的改善人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足，提高預(yù)測(cè)的精度。本文主要采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合方法對(duì)燃?xì)庳?fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)的結(jié)果表明其預(yù)測(cè)精度比單一的小波分析以

4、及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更高，得到更滿(mǎn)意的結(jié)果。證明該組合方法的可行性和有效性。本文還提出利用殘差序列進(jìn)行預(yù)測(cè)的新型算法，使用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合的方法對(duì)殘差序列進(jìn)行分析，得到殘差序列的預(yù)測(cè)值。然后將殘差序列的預(yù)測(cè)值進(jìn)行逆向求值，得到燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測(cè)值，通過(guò)分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，此時(shí)的預(yù)測(cè)精度更高。
　　在研究歷史數(shù)據(jù)及其曲線時(shí)發(fā)現(xiàn)負(fù)荷預(yù)測(cè)中工作日與周末的負(fù)荷需求有明顯的差異，而在重大節(jié)假日時(shí)差異則更加的明顯，因此在本文的實(shí)驗(yàn)中將日期類(lèi)型分為工作日、一般休