典型电能质量稳态指标预测模型研究

电网典型电能质量稳态指标的准确预测对优化电网运行方式和提高电网供电质量具有重要意义。根据电能质量稳态指标似周期、非周期的特点,提出一种基于混沌理论和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的电能质量稳态指标预测模型。首先采用混沌理论对典型电能质量稳态指标历史数据进行相空间重构,构造包含吸引子的新数据空间;其次利用最小二乘支持向量机在高维空间下进行样本训练,并结合粒子群算法优化最小二乘支持向量机参数;最后得到最佳预测模型。基于某地配电网电能质量实际监测数据,采用所提模型进行典型电能质量稳态指标预测,平均相对误差均在8%以下,优于传统BP神经网络预测方法。     

基于混沌时间序列的支持向量机短期风速预测模型研究

风电场风速及风电功率预测技术是加强风电并网管理的关键措施之一。为了提高短期风速预测的精度,减小风电并网对电力系统的电能质量及其安全稳定运行带来的影响,提出了基于混沌时间序列的支持向量机短期风速预测模型。该模型针对风速混沌时间序列建模,并采用基于贝叶斯框架的最小二乘支持向量机对风速进行短期预测。仿真实验结果表明,该预测模型有效地提高了短期风速预测的精度。     

三种基于支持向量机风速预测方法对比研究

本文介绍了3种基于支持向量机的风电场风速预测模型,分别是最小二乘支持向量机、遗传最小二乘支持向量机和经验模式分解结合遗传最小二乘支持向量机组合模型。针对不同的预测周期,对3种方法在风速预测中的应用进行了研究和比较。研究结果表明：预测周期较短时,三者的预测结果相近;在中长期预测中,遗传最小二乘支持向量机和经验模式分解结合遗传最小二乘支持向量机组合模型要优于最小二乘支持向量机,但2者的结果又有着各自的特点。实际运用时,应根据具体情况进行分析和判断,选择合适的模型,以取得最优预测结果。     

基于PSO优化LSSVM的短期风速预测

为了提高风电场风速短期预测的精确性,提出了基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机的预测方法。首先求出风速时间序列的嵌入维数和延迟时间,进而对混沌风速时间序列进行相空间重构。利用粒子群算法对最小二乘支持向量机进行参数优化,然后利用优化后的最小二乘支持向量机模型对相空间重构后的风速时间序列进行预测,预测结果表明基于粒子群优化的最小二乘支持向量机的预测效果满足了精度要求。同时运用了支持向量机和BP神经网络模型进行预测,仿真结果表明,基于粒子群优化的最小二乘支持向量机预测方法具有预测精度高,预测速度快的优点,因此具有很高的工程实际应用意义。     

基于最小二乘支持向量机的风功率短期预测

为了减小风力发电的随机性对电力系统的影响,提出了一种基于最小二乘支持向量机的风功率短期预测模型。在研究最小二乘支持向量机的基础上,为解决最小二乘支持向量机建模时其参数对预测性能影响,运用粒子群算法对参数进行优化,最后建立了基于粒子群优化最小二乘支持向量机的预测模型。运用某风电场的实测数据进行仿真研究,为了对比分析,同时利用E1man神经网络模型和支持向量机模型进行了预测,仿真结果表明,本文所提方法与其它方法相比预测精度更高,可以有效地应用于风功率的预测。     

基于IPSO-LSSVM的风电功率短期预测研究

风电功率预测的关键是预测模型的选择和模型性能的优化。选择最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)作为风电功率预测模型,使用改进的粒子群算法（improved particle swarm optimization algorithm ,IPSO）对影响最小二乘支持向量机回归性能的参数进行优化。在建立了改进的粒子群算法优化最小二乘支持向量机（LSSVM）的风电功率预测模型后,运用该模型对广西某风电场进行了仿真研究。为了对比研究,同时使用前馈(back propagation,BP)神经网络模型和支持向量机（support vector machine,SVM）模型进行了预测。最后采用多种误差指标对三种模型的预测结果进行综合分析。结果表明,使用改进的粒子群算法优化最小二乘向量机（IPSO-LSSVM）的风电功率预测模型具有较高的预测精度。     

基于PCA和GA算法优化最小二乘支持向量机的开关柜温度预测

高压开关柜在变、配电系统中承担着保护、控制和分配电能的作用,其运行稳定性对电网安全稳定运行至关重要。针对影响开关柜温度因素众多以及最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归预测时最优参数的选择问题,提出基于主成分分析(PCA)和遗传算法(GA)优化的最小二乘支持向量机开关柜温度预测模型。主成分分析通过变量间相关性降低影响开关柜温度因素变量维数,加快模型训练速度;同时,利用遗传算法进行LS-SVM模型参数优化,提高开关柜温度预测准确度,并通过实例分析进行验证。     

基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率波动范围组合预测模型

提出一种基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率波动范围组合预测建模方法。该方法首先对训练样本进行模糊信息粒化,根据需要提取各窗口的有效分量信息,即各窗口的最小值、大致平均值和最大值;其次应用最小二乘支持向量机对各分量分别建立预测模型,并使用自适应粒子群算法对各分量模型进行优化;最后使用优化后最小二乘支持向量机模型对风电功率波动范围进行预测。实例研究表明,该组合预测模型可以有效跟踪风电功率变化,对风电功率波动范围进行预测。     

基于相空间重构和LSSVM的短期风速预测

为了提高短期风速预测精度,提出了一种基于最小二乘支持向量机的短期风速预测方法.首先采用复自相关法和互信息法计算延迟时间,采用伪最邻近点法和 Cao式法计算嵌入维数,使延迟时间和嵌入维数取值更合理.其次运用小数据量法计算混沌时间序列的最大 Lyapunov指数,G-P算法计算时间序列的关联维数,用以证明风速序列为混沌时间序列并确定支持向量.然后采用扩展记忆粒子群对最小二乘支持向量机的惩罚参数和核函数参数进行优化,建立 PSOEM-LSSVM 的短期风速预测模型.最后与其他几种风速预测模型对比,仿真结果表     

基于EEMD-CS-LSSVM的短期负荷预测方法研究

针对电力负荷具有非线性特征、预测精度不高的问题,提出一种基于集合经验模态分解和布谷鸟搜索算法优化最小二乘支持向量回归机的组合预测方法.首先,将历史负荷数据经集合经验模态分解为高频分量、随机分量和低频分量;其次,针对各分量特征采用具有不同核函数的最小二乘支持向量回归机预测模型进行电力负荷分量的预测,并且利用布谷鸟搜索优化最小二乘支持向量回归机预测模型的关键参数;最后,叠加各分量预测值,还原电力负荷预测结果.以河南某地区电力数据为例,通过与反向传播神经网络、差分整合移动平均自回归模型以及布谷鸟优化-最小二乘支持向量机方法对比,表明本文所提方法具有最高的预测精度,预测准确率达到98.5％.     

结合改进PSO算法和LSSVM的化工异常工况超早期监测预警研究

针对化工过程采样间隔短、动态性强,短期参数预测不能有效地为现场人员提供充足的操作时间,提出了结合改进粒子群优化(PSO)算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)的异常工况超早期监测预警方法。采用最小二乘支持向量机对归一化处理后的过程数据进行训练,利用改进的粒子群优化算法对最小二乘支持向量机中的核参数和惩罚因子进行快速精确地全局寻优,得到优化的预测模型。在丙烷塔的超压异常工况超早期监测预警案例分析中,能够准确地对未来500 s内的过程数据进行预测,并比DCS系统提前40 s发出异常报警,相比于最小二乘支持向量机预测模型和标准粒子群优化的最小二乘支持向量机预测模型,所提方法有效降低了预测误差。     

群优化支持向量机的磁轴承转子位移预测建模

为实现三自由度混合磁轴承转子位移自检测,提出了基于粒子群优化最小二乘支持向量机的转子位移预测建模方法。通过对该磁轴承电磁结构和工作原理的分析,基于等效磁路法构建了大气隙范围内的非线性模型。在此模型基础上,结合最小二乘支持向量机在有限样本下对高维非线性的拟合及预测能力,通过采集具有代表性的电流–位移样本数据,训练得到磁轴承位移预测模型。针对最小二乘支持向量机超参数选取问题,采用粒子群优化算法进行自动寻优,以提高预测模型的拟合和预测精度。最后将均值误差和绝对误差作为模型评价指标对所提方法进行对比仿真研究,并对结果进行了讨论,验证了预测建模和自检测方法的有效性。     

基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率联合预测建模

提出一种基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率平均值预测和风电功率波动范围预测的联合预测模型建模方法。该方法首先对训练样本进行模糊信息粒化,根据需要提取各个窗口的有效分量信息,即各窗口的最小值、大致平均值和最大值。其次应用最小二乘支持向量机对各个分量分别建立预测模型,并使用自适应粒子群算法对各个分量模型进行优化。最后使用优化后的最小二乘支持向量机模型对风电功率平均值和风电功率波动范围进行联合预测。实例研究表明,该联合预测模型可以有效进行风电功率平均值预测和风电功率波动范围预测的联合预测,并能有效跟踪风电功率变化。     

基于负荷混沌特性和最小二乘支持向量机的短期负荷预测

以负荷时间序列的混沌特性为基础,结合混沌时间序列的相空间重构理论和支持向量机的回归理论建立了一种基于负荷混沌特性和最小二乘支持向量机的短期负荷预测模型。首先将原始负荷数据进行相空间重构,形成相点序列,然后选择与当前相点最邻近的相点作为此负荷预测模型的训练样本,经过训练寻求决策函数后就可以求出包含预测点的相点,最后还原此相点得出预测值。通过与BP神经网络的预测结果进行比较,证明了该模型在短期负荷预测中的有效性。     

基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率 联合预测建模

提出一种基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率平均值预测和风电功率波动范围预测的联合预测模型建模方法。该方法首先对训练样本进行模糊信息粒化,根据需要提取各个窗口的有效分量信息,即各窗口的最小值、大致平均值和最大值。其次应用最小二乘支持向量机对各个分量分别建立预测模型,并使用自适应粒子群算法对各个分量模型进行优化。最后使用优化后的最小二乘支持向量机模型对风电功率平均值和风电功率波动范围进行联合预测。实例研究表明,该联合预测模型可以有效进行风电功率平均值预测和风电功率波动范围预测的联合预测,并能有效跟踪风电功率变化。     

运用PSO-LSSVM模型的城市供电可靠性预测

传统的可靠性预测方法需要配电网结构和元件可靠性指标历史数据十分准确,难以实现对城市配电网规划供电可靠性指标的预测。为此,提出一种将PSO-LSSVM(基于粒子群优化的最小二乘支持向量机)模型应用到城市电网供电可靠性预测的方法。首先通过分析影响城市供电可靠性的因素得出主要特征量;然后将这些特征量的历史数据作为输入样本,利用粒子群优化的最小二乘支持向量机方法进行建模;最后利用建立好的模型预测规划目标年城市电网供电可靠性指标。对某省多个城市电网的应用结果表明,该方法是可行且有效的。     

考虑噪声数据的FCM-LSSVM负荷预测模型

针对传统负荷预测未考虑噪声数据影响的问题,提出了一种基于模糊C均值聚类与最小二乘支持向量机的组合预测模型。首先利用FCM对历史数据进行聚类分析,剔除孤立样本,继而构建负荷预测训练集并输入最小二乘支持向量机进行学习,进一步采用粒子群算法优化参数,得到最优预测模型。仿真结果表明,相对于其他负荷预测模型,该算法有效地消除了噪声数据对负荷预测精度的影响,泛化能力更佳。     

基于经验模式分解和混沌相空间重构的风电功率短期预测

风电场发电功率的短期预测对并网风力发电系统的安全与稳定具有重要意义。根据风电功率时间序列非平稳、非周期的特点,文中运用经验模式分解理论将风电功率时间序列分解为随机分量和趋势分量,对随机分量采用径向基函数神经网络进行混沌预测;趋势分量采用最小二乘支持向量机进行混沌预测,拟合各分量的预测值得到最终的预测结果。以云南某风电场数据对所提出的模型进行验证,证明了该预测模型比传统人工神经网络预测模型具有更高的预测精度,可为风电功率预测提供参考。     

基于混沌—LSSVM神经网络风电场风速短期预测

风电出力是电力系统运行与规划的依据,准确的风速预测有利于提高电力系统运行的经济性和可靠性。基于风速时间序列具有混沌特性的前提下,结合混沌时间序列的相空间重构和支持向量机回归理论,建立了一种基于风速混沌特性和当前最为流行的最小二乘向量机的短期风速预测模型。用于张家口某风电场进行风速预测,通过实例仿真计算分析表明,混沌—LSSVM神经网络的混合算法可进一步提高预测精度。     

基于粒子群优化LS-SVM的光伏功率预测

提出一种基于优化最小二乘支持向量机的光伏功率预测方法。该方法采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)分别构建春、夏、秋、冬四个预测模型,对光伏功率进行分钟级预测。选取了一组影响光伏功率的重要因素作为所建预测模型的输入特征,然后对所选特征和交叉验证预测误差之间的函数映射关系进行学习,并采用粒子群算法优化LS-SVM模型的参数。宁夏某光伏发电站实测数据的预测结果验证了该方法的有效性。