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通过探讨多种确定性及非确定性负荷预测方法,将当前少有应用的支持向量机算法引入电力系统负荷预测。介绍了统计学理论,引入了根据该理论提出的支持向量机算法。对支持向量机算法原理进行了介绍,分析了该算法的本质及应用价值。采用回归问题的支持向量回归机ε-SVR算法,给出了将该算法应用于中长期负荷预测的方法。通过算例,验证了该方法的有效性。 相似文献
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运用多种预测方法对中长期电力负荷预测所得结果会相差甚远,而综合各方法的组合预测能够避免其偏颇。由于在小样本和非线性拟合能力方面的优势,支持向量机方法被用于组合预测:多种传统方法预测值作为输入,拟合输入与输出之间的非线性关系,求得预测结果。针对SVM在处理回归问题时算法编程及参数寻优较为复杂的问题,提出了一种基于SVM图形用户界面(Graphical User Interface,GUI)工具箱的组合预测方法。算例分析表明,运用该方法,在预测过程中可直观、方便地应用通用软件工具包,且预测精度较高,便于推广和工程应用。 相似文献
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短期负荷预测的支持向量机方法研究 总被引:110,自引:30,他引:110
提出了一种基于支持向量机(SVM)理论的电力系统短期负荷预测方法。该方法采用结构风险最小化原则(SRM),与采用经验风险最小化原则(ERM)的传统神经网络方法相比,具有更好的泛化性能和精度,减少了对经验的依赖。SVM算法以统计学习理论作为其理论基础,它的训练等价于解决一个二次规划问题。为了提高负荷预测精度,文中在训练数据集中采用了负荷数据和温度数据。通过和多层BP神经网络进行比较的试验,结果证明了其在短期负荷预测中的有效性。 相似文献
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本文在分析了支持向量机基本原理的基础上,对支持向量机采用回归算法,建立了相应的预测模型,和改进的BP神经网络进行比较,并做了实例分析比较,证明了基于支持向量机回归算法预测模型的优越性。 相似文献
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提出了一种人工免疫加权支持向量机负荷预测模型,针对各训练样本重要性的差异,提出了给各个样本的参数赋予不同权重的加权支持向量机方法,并用人工免疫算法对支持向量机的核函数和参数进行寻优,从而很好的解决支持向量机应用中核函数和参数选择这一公认的难题,减少了人工凭经验选择的盲目性。经过仿真,证明了其在短期负荷预测中的有效性。 相似文献
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提出了一种人工免疫加权支持向量机负荷预测模型,针对各训练样本重要性的差异,提出了给各个样本的参数赋予不同权重的加权支持向量机方法,并用人工免疫算法对支持向量机的核函数和参数进行寻优,从而很好的解决支持向量机应用中核函数和参数选择这一公认的难题,减少了人工凭经验选择的盲目性.经过仿真,证明了其在短期负荷预测中的有效性. 相似文献
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在对支持向量机(SVM)方法进行分析的基础上,提出了一种免疫加权支持向量机(IWSVM)方法来预测电力系统短期负荷。其中根据各样本重要性的不同,引入了加权支持向量机方法,然后利用免疫规划算法对其进行参数优化。免疫规划算法利用浓度和个体多样性保持机制进行免疫调节,有效地克服了未成熟收敛现象,提高了群体的多样性。电力系统短期负荷预测的实际算例表明,与支持向量机方法相比,所提免疫加权支持向量机方法具有更高的预测精度。 相似文献
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在分析支持向量机SVM(Support Vector Machine)回归估计方法参数性能的基础上,提出粒子群算法PSO(Particle Swarm Optimization)优化参数的SVM短期电力负荷预测模型.PSO算法是一种新型的基于群体智能的随机优化算法,简单易于实现且具有更强的全局优化能力.用所建立的负荷预测模型编制的Matlab仿真程序,对某实际电网进行了短期负荷预测,结果表明预测精度更高. 相似文献
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在分析支持向量机SVM(Support VectorM ach ine)回归估计方法参数性能的基础上,提出粒子群算法PSO(Partic le Swarm Optim ization)优化参数的SVM短期电力负荷预测模型。PSO算法是一种新型的基于群体智能的随机优化算法,简单易于实现且具有更强的全局优化能力。用所建立的负荷预测模型编制的M atlab仿真程序,对某实际电网进行了短期负荷预测,结果表明预测精度更高。 相似文献
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基于免疫支持向量机方法的电力系统短期负荷预测 总被引:11,自引:3,他引:11
在对支持向量机(Support Vector Machines,SVM)方法的参数性能进行分析的基础上,提出了一种免疫支持向量机方法来预测电力系统短期负荷,其中利用免疫算法来优化支持向量机方法的参数.免疫算法是根据人类或其它高等动物免疫系统的机理而设计的,通过仿真抗原和抗体之间的相互作用过程,有效地克服了未成熟收敛现象,提高了群体的多样性.电力系统短期负荷预测的实际算例表明,与支持向量机方法相比,本文所提免疫支持向量机方法具有更高的预测精度. 相似文献
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理论研究中基于支持向量机的负荷预测的精度已得到了验证,但实际应用中还与其对当地负荷特性的适应性及工作人员对相应软件的应用密切相关,需要进一步验证并解决可能出现的问题。因此,为了将支持向量机预测法应用到新疆电网实际工作中并确保其精度,笔者通过实例将向量机预测法与BP神经网络预测法作了比较,其结果证明了该方法对新疆电网负荷特性具有更好的适应性,同时,重点探讨了在实际应用中出现训练集与预测集存在交集时预测精度与数据重合程度间的非线性关系,并指出预测时需对数据重合程度不同的训练集与预测集的组合进行选择,以确保预测精度。 相似文献
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基于时间序列的支持向量机在负荷预测中的应用 总被引:20,自引:12,他引:20
由于负荷预测是不确定、非线性、动态开放性的复杂大系统,传统方法往往难以准确地描述这种复杂的非线性特征,因而无法准确进行负荷预测.作者提出了基于一种基于时间序列的支持向量机(SVM)的负荷预测方法.SVM方法采用结构风险最小化原则(SRM),能够在对小样本学习的基础上,对其它样本进行快速、准确的拟合预测,具有更好的泛化性能和精度,减少了对经验的依赖.时间序列考虑了趋势分量和周期分量,使负荷预测模型更加符合电力负荷特性.将该方法用于实际负荷预测中.和真实值的比较说明所提出的负荷预测方法是可行和有效的. 相似文献
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电力市场中扩展短期负荷预测的动态支持向量机模型研究 总被引:2,自引:1,他引:2
日负荷预测并不利用最新获得的负荷和天气等信息及时更新预测模型输入,不能动态跟踪最新的负荷变化。扩展短期负荷预测利用最新获得的信息,预测当前时刻以后若干小时的未知负荷,可以明显提高预测精度。通过支持向量机建立动态预测模型,滚动引入最新获得的负荷相关信息,对当日未知的多点负荷分别利用不同模型进行滚动预测。研究实例表明该动态模型预测误差较一般短期预测降低1/3左右。 相似文献
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支持向量机在短期负荷预测中的应用概况 总被引:5,自引:0,他引:5
全面总结了支持向量机(SVM)在短期负荷预测中的应用概况,并从SVM的原理出发,对比人工神经网络方法,从本质上阐述了SVM方法在短期负荷预测中应用的优越性.同时针对SVM在应用中存在的问题,包括数据预处理、核函数构造及选取和参数优化的方法,做出分析,并归纳了现行的解决方法.从SVM算法用于负荷预测的机理及提高预测精度和... 相似文献
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基于支持向量机的船舶电力负荷预测 总被引:17,自引:5,他引:17
船舶电力系统是一个独立的电力系统,需要根据准确的负荷预测来控制多台发电机组的运行。本文提出了一种基于支持向量机的船舶电力负荷短期预测方法。对某大型集装箱船舶在不同工况下的电力负荷数据,分别用基于径向基核函数的支持向量机方法、多层BP网络和RBF网络方法进行训练和预测计算,仿真结果表明支持向量机具有更高的预测精度,是船舶电力负荷预测的一种有效方法。 相似文献