基于云計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的微電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè).pdf

1、隨著能源問題和環(huán)境污染問題的日益嚴(yán)峻，綜合開發(fā)與合理利用新能源勢(shì)在必行，而微電網(wǎng)的建設(shè)可以充分消納新能源并且優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)。準(zhǔn)確地進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)不僅可以為微電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行和能量管理決策提供重要依據(jù)，還可以保證微電網(wǎng)高效率的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。因此，本文針對(duì)微電網(wǎng)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)問題展開研究，對(duì)微電網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。
　　本文首先對(duì)微電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)的特點(diǎn)及其影響因素進(jìn)行了分析，采用改進(jìn)的混合蛙跳算法對(duì)核函數(shù)極限學(xué)習(xí)機(jī)的組合參數(shù)

2、進(jìn)行優(yōu)化（ISFLA_KELM）,同時(shí)引入Spark on YARN平臺(tái)，將算法進(jìn)行并行化改進(jìn)，在確保預(yù)測(cè)精度的同時(shí)通過并行計(jì)算來應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn)，并采用某微電網(wǎng)真實(shí)負(fù)荷數(shù)據(jù)驗(yàn)證預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度以及執(zhí)行效率。本文主要進(jìn)行以下幾個(gè)方面的工作。
　　(1)分析了微電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)面臨的問題，并研究了不同預(yù)測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)。針對(duì)微電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)的影響因素及特點(diǎn)，選擇適合的智能優(yōu)化算法——混合蛙跳算法，并對(duì)其存在的缺點(diǎn)進(jìn)行針對(duì)性改進(jìn)，給出了改進(jìn)的混

3、合蛙跳算法。
　　(2)研究分析了混合蛙跳優(yōu)化算法的原理其特點(diǎn)，確定了其相對(duì)其他優(yōu)化算法的優(yōu)勢(shì)。并將改進(jìn)后的混合蛙跳優(yōu)化算法與核函數(shù)極限學(xué)習(xí)機(jī)結(jié)合，給出一種新型的微電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)算法（ISFLA_KELM）。將核函數(shù)極限學(xué)習(xí)機(jī)的組合參數(shù)作為蛙群優(yōu)化算法的青蛙個(gè)體進(jìn)行優(yōu)化。
　　(3)給出了基于Spark的ISFLA_KELM微電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)算法，針對(duì)電力大數(shù)據(jù)下單機(jī)計(jì)算資源不足的問題，分別對(duì)KELM中的耗時(shí)運(yùn)算和ISFLA算法進(jìn)