模擬退火支持向量機(jī)算法研究及在電力負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用.pdf

1、精確的預(yù)測電力負(fù)荷是電力工業(yè)中最重要的問題之一。近年來由于中國電力供應(yīng)緊張，各地一哄而起地建發(fā)電廠，造成了不少浪費(fèi)，精確的預(yù)測電力負(fù)荷越來越受到關(guān)注。實(shí)踐證明，在電力系統(tǒng)發(fā)展日趨復(fù)雜的今天，各種傳統(tǒng)的負(fù)荷預(yù)測技術(shù)已經(jīng)越來越難以滿足電力部門越來越高的負(fù)荷預(yù)測精度要求，所以應(yīng)用新算法進(jìn)行電力負(fù)荷預(yù)測，提高負(fù)荷預(yù)測的精度，具有十分重要的意義。
　　本文首先對負(fù)荷預(yù)測的意義和研究現(xiàn)狀進(jìn)行了分析，再從電力負(fù)荷與負(fù)荷預(yù)測特性研究入手，充分分析

2、了負(fù)荷組成、分類、特點(diǎn)以及作用，討論了電力負(fù)荷預(yù)測的基本原理、基本步驟以及影響電力負(fù)荷預(yù)測精確度的因素。此外還分析了電力負(fù)荷預(yù)測的模型要求以及預(yù)測精度的檢驗方法。
　　由于負(fù)荷預(yù)測的非線性，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在電力負(fù)荷預(yù)測中扮演了一個關(guān)鍵的角色。支持向量機(jī)是在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上發(fā)展而來的一種新的模式識別方法，在解決有限樣本，非線性回歸及預(yù)測問題中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢。支持向量機(jī)已經(jīng)成功地用于非線性回歸和時間序列問題中，然而卻很少的用

3、于電力負(fù)荷預(yù)測中。本文將支持向量機(jī)算法引入到電力負(fù)荷預(yù)測中，在對統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論和支持向量機(jī)算法進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上針對支持向量算法的參數(shù)選擇問題進(jìn)行了研究。支持向量算法雖然有統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論作為理論基礎(chǔ)，其泛化能力在理論上有界，但理論上誤差的界太過寬松，實(shí)際應(yīng)用過程中算法的性能依賴于算法參數(shù)的選擇。在對算法分析研究的基礎(chǔ)上，將模擬退火算法用于支持向量機(jī)的參數(shù)選擇，構(gòu)建了模擬退火支持向量機(jī)算法。
　　運(yùn)用模擬退火支持向量機(jī)預(yù)測模型，對美國的電