智能優(yōu)化算法在電力負(fù)荷組合預(yù)測中的應(yīng)用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、負(fù)荷預(yù)測往往會(huì)在不同程度下受到許多不確定因素的影響,每個(gè)預(yù)測模型都有自己所適應(yīng)的范圍,很難應(yīng)用于所有的情況。然而隨著電力負(fù)荷規(guī)律越來越復(fù)雜,傳統(tǒng)的單模型預(yù)測方法因?yàn)槟P妥陨淼淖赃m應(yīng)能力較差,很難滿足復(fù)雜的電力市場發(fā)展需求,從而更加突出了預(yù)測模型的局限性與負(fù)荷預(yù)測的復(fù)雜性之間的矛盾,預(yù)測結(jié)果通常不能達(dá)到滿意的效果。所以,在近幾年的電力負(fù)荷預(yù)測研究中組合預(yù)測已經(jīng)逐漸成為研究的重點(diǎn)內(nèi)容。
  本文主要引入智能優(yōu)化算法以及變權(quán)組合預(yù)測模型

2、,結(jié)合電力負(fù)荷自身特點(diǎn),重點(diǎn)研究電力負(fù)荷預(yù)測的理論與方法,并且取得了一定具有理論意義和實(shí)用價(jià)值的結(jié)果,主要的研究內(nèi)容分以下幾部分:
  (1)緩沖算子理論研究。緩沖算子理論是灰色系統(tǒng)理論的主要特色之一,同時(shí)也是近年來灰色理論研究的熱點(diǎn)之一。本文在緩沖算予公理體系下,應(yīng)用若干強(qiáng)化緩沖算子,對所獲得的原始數(shù)據(jù)序列進(jìn)行緩沖處理,弱化隨機(jī)性,顯示規(guī)律性,成功排除外界的沖擊干擾,得到能夠反映系統(tǒng)變化規(guī)律的數(shù)據(jù)序列,從而提高灰色模型的預(yù)測精度

3、。
  (2)單模型的建立與分析。根據(jù)陜西省電力負(fù)荷的數(shù)據(jù)特點(diǎn),建立了五種符合歷史數(shù)據(jù)要求的單模型,分析了各單模型的優(yōu)點(diǎn)、適用范圍以及建模的原理與具俸步驟,并將五種單模型的預(yù)測結(jié)果作比較,分析各單模型在負(fù)荷預(yù)測中的優(yōu)點(diǎn)與不足。
  (3)智能優(yōu)化算法的組合預(yù)測模型。由于電力系統(tǒng)的不確定因素,利用傳統(tǒng)的單模型很難滿足實(shí)際的精度要求,因此,本文在五種單模型的基礎(chǔ)上,用遺傳算法、量子遺傳算法、最小二乘支持向量機(jī)分別優(yōu)化變權(quán)組合預(yù)測

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