基于支持向量機(jī)的某區(qū)域電網(wǎng)電力需求的預(yù)測(cè)研究.pdf_第1頁(yè)
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1、電力需求預(yù)測(cè)是電力系統(tǒng)規(guī)劃的重要組成部分。本論文主要對(duì)電力需求中的月度和年度負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)。它們的特點(diǎn)是歷史數(shù)據(jù)少,受經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等不確定因素影響較大。準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測(cè)有利于提高電網(wǎng)運(yùn)行的安全穩(wěn)定性,有效地降低發(fā)電成本,保證用電需求,增強(qiáng)供電可靠性,從而提高電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。
  本文介紹了電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)的目的和意義,對(duì)國(guó)內(nèi)外負(fù)荷預(yù)測(cè)的現(xiàn)狀進(jìn)行綜述。介紹了負(fù)荷預(yù)測(cè)的基本原理,分析了各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)。闡述了電力負(fù)荷的分類及特

2、點(diǎn),給出了電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的模型要求和誤差指標(biāo)。同時(shí)對(duì)支持向量機(jī)的文獻(xiàn)進(jìn)行綜述,指出支持向量機(jī)的優(yōu)點(diǎn)和存在的問(wèn)題。并且對(duì)影響電力需求的因素做了分析。
  本文在分析了電力負(fù)荷預(yù)測(cè)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,采用支持向量回歸機(jī)算法對(duì)山西電網(wǎng)月度最大電力負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)。介紹了支持向量機(jī)算法的基本原理,建立基于該方法的負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,給出基本算法流程圖,利用MATLAB進(jìn)行程序設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)上述算法過(guò)程。通過(guò)預(yù)測(cè)結(jié)果分析并與其他方法進(jìn)行比較,驗(yàn)證了該智能預(yù)測(cè)方法

3、的可行性。
  然后在分析了支持向量回歸機(jī)的各參數(shù)對(duì)其性能有很大影響的基礎(chǔ)上,結(jié)合月度最大電力負(fù)荷的特點(diǎn),提出了利用粒子群優(yōu)化支持向量負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,并通過(guò)權(quán)衡近期數(shù)據(jù)法整理月度負(fù)荷數(shù)據(jù)。同時(shí)給出了粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)模型的原理及流程圖。通過(guò)實(shí)際算例分析,與標(biāo)準(zhǔn)支持向量回歸機(jī)方法的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較,驗(yàn)證粒子群優(yōu)化后的支持向量回歸機(jī)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型具有預(yù)測(cè)精度高、計(jì)算量小等優(yōu)勢(shì)。
  同時(shí)提出了基于粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的

4、改進(jìn)措施,增加了慣性權(quán)重因子,并提出了三點(diǎn)平滑法優(yōu)化數(shù)據(jù),使模型更加完善。給出改進(jìn)后的算法流程圖,通過(guò)預(yù)測(cè)山西月度負(fù)荷,驗(yàn)證了改進(jìn)型的粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度更高。在前文分析了電力需求影響因素的基礎(chǔ)上,針對(duì)年度負(fù)荷的特點(diǎn),整理輸入數(shù)據(jù),利用建立好的模型預(yù)測(cè)未來(lái)年份的最大電力負(fù)荷。
  最后,介紹國(guó)內(nèi)外常用的基于支持向量機(jī)的算法程序。分析了網(wǎng)格搜索法優(yōu)化支持向量回歸機(jī)的特點(diǎn),運(yùn)用基于網(wǎng)格搜索法優(yōu)化支持向量機(jī)的CMS

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