机器学习算法在短期电力负荷预测中的应用

为了提高短期电力负荷预测准确性,提出一种蚁群算法(ACO)优化支持向量机(SVM)的短期电力负荷预测模型(ACO-SVM)。首先采用混沌理论对短期电力负荷样本进行重构,然后将SVM参数作为蚂蚁的位置向量,通过蚁群信息交流和相互协作找到SVM最优参数,最后建立短期电力负荷的最优预测模型,并采用实际短期电力负荷数据进行有效性验证。结果表明,ACO-SVM能够准确刻画短期电力负荷变化特性,提高了短期电力负荷的预测准确性。     

短期电力负荷预测的小波支持向量机方法研究

在充分研究和比较多种负荷预测方法的基础上，提出一种称为小波支持向量机(Wavelet Support Vector Machines，WSVM)的负荷预测新算法．该方法是在研究支持向量机(SVM)核方法与小波框架理论的基础上，引入非线性小波基函数来构造SVM的核函数，从而得到新的SVM模型，并给出了此模型的结构设计与实现算法．通过实例验证，该方法能有效提高预测精度．     

基于支撑向量机的电力系统峰负荷预测

将支撑向量机(SVM)方法用于电力系统峰负荷预测,它具有精度高、全局最优等显著特点.为了确定SVM中直接影响其推广能力的超参数,与一般采用的试凑法不同,提出了利用交叉有效性验证方法确定这些参数.另外,在样本的输入信息中,除负荷变量外,还根据峰负荷预测的特点,加入了对峰负荷预测影响较大的温度变量、星期类型及节假日信息,以提高预测精度.实际算例表明,在相同的负荷及气象数据的前提下,该方法的预测精度比神经网络方法提高了0 4%~0 8%.     

基于遗传算法优化参数的支持向量机短期负荷预测方法

通过研究参数选择和支持向量机预测能力的影响,建立利用遗传算法优化参数的支持向量机负荷预测系统.通过遗传算法对支持向量机(SVM)预测模型的各项参数进行寻优预处理,找到最优的参数取值,然后,代入支持向量机SVM预测模型中,得基于遗传算法的支持向量机(GA-SVM)模型,利用此模型对短期电力负荷进行预测研究.通过实例验证,选择河北某地区2005-03-02至2007-05-22每天各个时点的数据进行分析,并且选择SVM模型与BP(Back propagation)神经网络进行对比.研究结果表明:用GA-SVM算法得到的均方根相对误差仅为2.25%,比用SVM模型和BP神经网络所得的均方根相对误差比分别低0.58%和1.93%.所提出的测试方法克服了传统参数选择方法存在的缺点(如研究者往往凭经验和有限的实验给定一组参数,而不讨论参数制定的合理性),提高了支持向量机的预测精度.     

基于GA的改进SVM算法对RBF优化算法在短期负荷预测中的应用

高预测精度的短期负荷预测对于坚强电网非常重要,根据电力负荷特性的变化规律,提出了一种改进的基于径向基函数神经网络的短期负荷预测方法,应用经GA优化的SVM多核径向基函数去提取有用数据,提高了基于RBF神经网络的短期负荷预测精度.以美国加州春季负荷为输入数据,应用MATLAB仿真说明改进算法的优越性和其鲁棒性.     

冀北地区年度最大负荷的支持向量机建模预测

国网冀北电力有限公司肩负着保障首都供电安全、服务冀北地区经济社会发展和服务国家新能源发展的特殊使命。在分析影响负荷变化的外部环境的前提下,使用支持向量机(support vector machine,SVM)和误差反向传播算法(back propagation,BP)神经网络对冀北地区年最大负荷进行建模预测。误差对比分析表明支持向量机的预测精度更高;从预测结果看,冀北地区年最大负荷波动较小,年均增长率为0. 78%。预测结果可为冀北地区电力发展提供参考。     

基于SVM短时交通流量预测

交通流量预测是智能交通系统中非常重要的研究领域,传统的预测方法在交通流量预测中有着非常广泛的应用.但是,在短时交通流量预测中,由于其影响因素错综复杂,传统的预测方法对于短时交通流量不能很好地进行预测.随着机器学习和数据挖掘各种理论的不断提出及完善,机器学习和数据挖掘与交通流量预测的结合是智能交通系统未来发展的一个重要方向.本文利用SVM (support vector machine)构建了短时交通流量预测模型,并利用遗传算法(genetic algorithm)对SVM的惩罚参数C和核参数σ进行优化,同时比较SVM中不同核函数,包括多项式核函数(polynomial kernel)和径向基核函数(RBF kernel)的预测效果.径向基SVM (RBF SVM)训练时间要比多项式SVM (polynomial SVM)短,预测准确率和精度也要比多项式SVM要好.从仿真结果上看,SVM非常适合应用于短时交通流量预测,能够取得很好的预测效果与精度.     

基于RS-SVM在电力短期负荷预测中的应用

提出了一种基于支持向量机算法和粗糙集理论结合的短期电力负荷预测方法。首先利用粗糙集理论对电力负荷决策系统进行约简,消除样本无用信息和冗余,然后在此基础上设计支持向量机多分类器,进行短期预测分类。这样,可以有效减小SVM训练的数据,加快多分类器的处理速度。实验结果显示它能够有效地提高负荷预测精度,缩短了预测时间。     

改进RBF神经网络在短期负荷预测中的应用

电力系统负荷预测对电力调度部门来说是非常重要的,精确的负荷预测是经济、可靠和安全的电力系统运行和规划的依据,直接关系到电力系统供电计划的制定和电力系统短期运行方式的安排。该文提出了一种改进的基于径向基函数（Radial Basis Function,RBF）神经网络的短期负荷预测的方法,经GA优化的SVM多核径向基函数去提取有用数据,提高了短期负荷预测精度,该文以吉林某地区春季负荷为输入,仿真结果表明算法的可行性。     

基于加权余弦相似度与极限学习机的电力负荷短期预测

为提高电力系统管理的效率,提出一种基于加权余弦相似度与极限学习机(extreme tearning machine, ELM)的电力负荷短期预测设计。通过熵权法对电力负荷相关物理信息进行权重分配,获得的权重赋予到余弦相似度中,利用加权余弦相似度对历史日与待测日的电负荷数据进行相似度选取,筛选数据作为极限学习机的输入,提高极限学习机回归模型的精度,最终获取电力负荷预测。实验分析与反向传播BP(back propagation)神经网络、支持向量机(spupport vector machine, SVM)预测算法对比,该方法能有效提高预测模型的精度,同时简化计算量。     

基于自适应粒子群支持向量机的短期电力负荷预测

针对粒子群优化算法存在易陷入局部最优点的缺点,提出了一种新的基于平均粒距的自适应粒子群优化算法(ASPO).该算法利用种群多样性信息对惯性权重进行非线性调整,并在算法的后期引入速度变异算子和交换算子,使算法摆脱后期易于陷入局部最优点的束缚,同时又保持前期搜索速度快的特性.将该算法应用到基于支持向量机的短期电力负荷预测模型中,对支持向量机的参数进行优化.对某电网的短期负荷预测实际算例仿真分析表明,所提出的基于APSO-SVM方法的预测精度明显优于传统的SVM方法,且速度较快,因此,该算法用于短期电力负荷预测是有效可行的.     

基于支撑向量机在线学习方法的短期负荷预测

提出了基于支撑向量机在线学习方法的短期负荷预测,该方法克服了传统的支撑向量机负荷预测当训练样本集合改变时为了保证预测精度必需重新进行训练来得到新的回归函数的缺点.充分利用支撑向量机解的稀疏性和前一次的训练结果,提出了递增和递减算法,直接修改原有回归函数的系数来得到新回归函数.实例计算表明,该方法与传统支撑向量机方法相比,具有计算速度快,推广能力强的显著特点,在相同预测精度下,计算速度提高了近两个数量级.     

基于模糊回归支持向量机的短期负荷预测

支持向量机(SVM)是一种新颖的机器学习方法,具有泛化能力强、全局最优和计算速度快等突出优点.模糊数学在不确定性、不精确性及噪声引起的问题上,有其特有的计算分析操作,能有效地分析和处理模糊信息.研究了一种模糊回归支持向量机模型,该模型将两者有机结合,发挥了各自的优点.将其应用到电力系统短期负荷预测,仿真结果表明,所提方法不仅具有与支持向量机方法相同的预测精度,且提供了更多的有用信息.     

基于支持向量机的中长期电力负荷预测研究与应用

采用一种新的机器学习方法——支持向量机,建立了中长期电力负荷预测模型.阐述了支持向量机的基本内容,对影响电力负荷诸多因素的样本集进行了标准化处理和主因素分析(PCA).采用Libsvm训练了数据集,并与灰色预测GM(1,1)模型、多元线性回归模型、模糊ISODATA聚类模型和BP神经网络进行对比.结果表明,此算法有更高的准确性,可为电力负荷预测提供有效依据.     

基于聚类分析的短期负荷智能预测方法研究

短期电力负荷预测作为电网企业的基本工作,其精度的提高对于电网企业运营管理和调度管理具有较大的意义,然而由于电力负荷受到诸多非线性因素的影响,因此得到高精度的电力负荷预测结果是比较困难的.本文首先利用数据挖掘中的k-means聚类技术对训练集的气象数据进行聚类分析,分析提取相似日,在提取相似日的相关历史数据后,建立支持向量机模型进行短期电力负荷预测.经算例结果证明,由该方法得出的预测结果平均相对误差为0.88%,和同结构支持向量机预测的平均相对误差(1.66%)以及ARMA预测的平均相对误差(3.81%)相比,预测精度得到明显的提高,证明了该方法的有效性.     

云计算环境下智能电网短期负荷预测方法研究

智能电网短期负荷波动性大,传统预测方法无法解决波动性问题,预测结果不准确。为此,提出一种新的云计算环境下智能电网短期负荷预测方法。介绍了支持向量机理论,将一个含有所有某类样本在内的、由支持向量支撑的球面看作超球面,分析了分位数回归过程,将支持向量机和分位数结合在一起,构建支持向量-分位数回归预测模型。得到短期负荷概率密度函数,从而实现智能电网短期负荷预测。在进行实验时,完成对功率采样值和智能电网负荷属性的归一化处理,将其转换成[0,1]区间内的数据。实验结果表明,所提方法预测精度和效率高、成本低。