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。     

集成RS和SVR的电力系统短期负荷预测方法

基于粗糙集(RS)理论和支持向量回归(SVR)方法,提出一种电力系统短期负荷预测方法.采用粗糙集理论对影响负荷预测的各因素进行约简,将约简后得到的最小条件属性集,以此确定输入样本的维数并构造训练样本,作为支持向量回归机的输入进行训练预测.在此基础上,利用已知历史负荷数据构造训练样本群,作为SVR的输入进行训练,采用训练完毕后的SVR模型进行负荷预测.实验结果表明,与神经网络方法和标准SVR方法相比,集成粗糙集和支持向量回归的负荷预测方法,可以在缩短训练时间的前提下获得较高的预测精度.     

短期负荷概率性预测的混沌时间序列方法

提出了一种基于混沌时间序列的短期负荷概率性预测方法.该方法采用混沌时间序列预测得到确定性预测结果,进而计算局部预测方差,并根据不同置信水平下的历史预测误差样本的双侧分位数估计值,构造概率性预测区间,实现短期负荷的概率性预测.采用北方某电网负荷数据进行了实验,验证了该方法的可行性与有效性.     

基于小波分解-卷积神经网络和支持向量回归的短期负荷预测

为了提高短期负荷预测精度,考虑到除历史负荷数据之外的其他因素对短期负荷预测的重要影响,提出了一种基于离散小波分解(wavelet decomposition, WD)、卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)和支持向量回归(support vector regression, SVR)的负荷预测模型。首先,该方法通过小波分解算法对历史负荷数据进行分析与重构,得到长度相同的历史负荷数据,降低了原始序列中非平稳性对预测精度的影响;其次,对天气因素、日期类型进行特征构造,得到特征数据;最后,将处理后的负荷数据输入卷积神经网络支持向量回归机模型,将天气特征数据输入反向传播(back propagation, BP)神经网络支持向量回归模型,通过两个模型结果的叠加得到最终的预测值。实验结果表明,模型的预测精度和效率优于传统的CNN网络、SVR网络以及输入不进行划分的CNN-SVR模型,验证了其可行性。     

基于支持向量机的地区电网短期负荷预测模型研究

支持向量机是一种针对分类和回归问题的统计学习理论,是一类基于结构风险最小化原则的新型机器学习算法。其基本思想是通过用内积函数定义的非线性变换将输入空间变换到一个高维空间,在这个高维空间中寻求输入变量和输出变量之间的非线性关系的精确描述。本文构造了基于支持向量机的地区电网短期负荷预测模型,该模型具有较好的泛化性和收敛性。通过对实际电网负荷的预测仿真和测试,证实所提出的预测模型能获得满意的预测精度。     

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。     

基于PSO—SVR的电力负荷预测

电力系统负荷预测精度直接决定了预测模型的质量.为了降低预测模型输出结果的预测误差,提出了粒子群算法优化支持向量机回归这一智能预测方法.通过对环境温度、节假日、工作日、日期的采集与分析作为模型的输入,以日平均负荷作为模型的输出.最后,通过仿真,对引入粒子群算法的支持向量机回归模型的预测结果进行对比分析.结果表明:优化后的智能模型取得了更为理想的预测结果.     

电力负荷预测中回归方法的运用

电力负荷预测作为电力市场的一个重要研究领域,直接关系到市场计划或调度部门制定购电计划、安排机组启停的工作效益和效率,有着重要的实际意义。本文分别将多元线性回归、支持向量回归、序列最小优化、基于灰色理论的序列最小优化四种方法应用到负荷预测中,对某省负荷数据算例进行了实验对比分析,结果表明基于灰色理论的序列最小优化算法比线性回归、支持向量回归算法具有更好的适应性和预测精度。     

计及误差修正的VMD-LSTM短期负荷预测

精确地短期负荷预测为电力系统经济调度和机组最优负荷分配交易奠定基础。因此,提出了一种将变分模态分解（variational mode decomposition,VMD）和长短期记忆神经网络（long short-term memory,LSTM）结合的短期负荷预测模型,并使用支持向量回归（support vector regression,SVR）构建修正后的误差序列对初始预测序列补偿。首先,运用VMD算法将非平稳的负荷序列分解为多个相对平稳的模态分量;然后,将每个模态分量输入LSTM模型进行预测,并将各分量预测结果合并得到VMD-LSTM的预测结果;最后将残差值输入SVR模型中构造误差序列,来修正后一日的VMD-LSTM预测结果。通过实际案例测试,实验结果对比其他模型结果有更低的预测误差,证明所提方法的有效性。     

MapReduce框架下基于线性回归的短期负荷预测

为解决负荷预测时因数据量大、数据种类繁多带来的计算速度慢、预测精度低等问题,在MapReduce并行编程框架下,提出基于小批量随机梯度下降法的线性回归模型.首先,为清理智能配电终端产生的重复数据和不良数据,提出利用自适应近邻排序算法清除重复记录的数据,并利用K均值聚类的方法剔除异常数据和记录不完整的数据,然后利用F检验法来检验该数据集能否线性表征负荷,再利用T检验法检验特性向量与负荷间线性关系的显著性,并剔除与负荷线性关系较弱的特性向量.根据以上方法建立短期负荷预测模型,并将其用在甘肃武威某区域配电网短期负荷预测中.结果表明,所提出的短期负荷预测模型的平均绝对百分误差为2.043%,均方根误差为3 112.62.这些预测误差满足负荷预测的要求,极大地提高了负荷计算的速度,缩短了负荷预测时间.     

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.     

参数联合求解的短期负荷混沌预测模型

为了提高短期负荷的预测准确性,基于短期负荷的混沌变化特性,提出一种模型参数联合求解的短期负荷混沌预测模型.首先将相空间重构的参数和最小二乘支持向量机的参数联合编码成粒子的位置向量,使每一个粒子根据自身飞行经验和种群飞行经验不断改变前进方向,从而找到最优位置向量,即相空间重构和最小二乘支持向量机的参数.然后采用最优参数建立短期负荷预测模型,并采用短期负荷数据进行性能分析.结果表明,预测模型可以发现短期负荷数据隐含的变化规律,获得了满意的短期负荷预测结果.     

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.     

面向智能电网的网络态势评估模型及感知预测

将态势感知技术应用于智能电网中,提出一种针对智能电网的态势评估模型,结合自回归(AR)预测模型、最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型、RBF神经网络预测模型等预测方法,实现基于信息融合的组合预测方法.经实测数据验证分析,该方法可以有效地描述电网网络安全的态势发展情况,且预测精度高于单一的预测模型.     

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DTW-SC与Bi-LSTM网络的电动公交短期充电负荷预测

对电动公交车进行较为精准的短期充电负荷预测,有利于电网合理调度,从而在一定程度上缓解大规模电动公交车接入对电网冲击的影响。因此,提出一种基于DTW-SC与Bi-LSTM网络的电动公交短期充电负荷预测方法,以提高负荷预测精度。首先,结合电动公交车充电负荷具有的间歇性和波动性特点,提出基于动态时间规整(dynamic time warping, DTW)的改进谱聚类(Spectral Clustering, SC)方法,对公交车日充电负荷曲线进行聚类;其次,对每类负荷综合考虑时间、日类型、温度及历史负荷值等影响因素,利用双向长短期记忆(bi-directional-long short-term memory, Bi-LSTM)构建电动公交车短期充电负荷预测模型;最后,利用某市实际天气数据和历史负荷数据进行仿真验证,并与其它预测方法进行对比分析。实验结果表明,所提方法能提高短期充电负荷预测准确度。     

基于PLESN和LESQRN概率预测模型的短期电力负荷预测

针对现有电力负荷预测不能很好反映负荷数据的周期性和趋势性以及残差的波动性特征,提出一种考虑周期性建模的泄露积分型回声状态网络点预测模型和泄露积分型回声状态分位数回归网络概率预测模型组合的短期电力负荷预测方法。首先,为了捕捉负荷的多重特征,定义了周期性和趋势性损失函数,辅助优化点预测模型;然后,为克服残差的波动问题,利用概率预测模型对点预测值与真实值的残差进行建模预测;最后整合同时刻的点预测值与残差预测区间得到概率预测模型结果。实际算例结果表明,与其他模型相比,所提模型不仅有效抑制尖端振荡现象,而且能够生成可靠的概率密度分布。     

基于小电网短期负荷预测方法的研究与分析

电力负荷预测依据经济、社会、气象等相关数据并结合电力负荷历史数据变化规律来估计和推测未来电力负荷的走势.介绍岱山电网负荷结构及特性,并对影响负荷的要素进行了分析.因岱山负荷轻,受气象、大用户影响大的特征,提出、分析将温度、降雨量、风力大小及检修计划作为自变量的多元线性回归短期负荷预测法.以实验结论和事实数据论证该方案的可行性,此方案可用于结构简单的小电网中,以提高短期负荷预测的准确性.     

小波分析和SVR在供热负荷预测中的应用

采用热计量后供热系统将成为变流量系统,结合小波分析和支持向量回归(SVR)及时准确预测热负荷,使供热控制跟踪热量的变化.利用偏相关分析来选择模型输入参数,将小波分析应用于数据消噪处理,建立支持向量回归负荷预测模型。研究结果表明,该方法提高了运算效率和预测精度。     

小波分析和SVR在供热负荷预测中的应用

采用热计量后供热系统将成为变流量系统，结合小波分析和支持向量回归（SVR）及时准确预测热负荷，使供热控制跟踪热量的变化,利用偏相关分析来选择模型输入参数，将小波分析应用于数据消噪处理，建立支持向量回归负荷预测模型。研究结果表明，该方法提高了运算效率和预测精度。