基于最小二乘支持向量机的短期负荷预测
基于最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测
摘
要： 提 出了结合遗传算法 （ Ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ Ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ， Ｇ Ａ） 和最小二乘支持 向量机（ Ｌ ｅ ａ ｓ ｔ Ｓ ｑ ｌ ｌ ａ ｒ ｅ ｓ Ｓ ｕ ｐ ｐ ｏ ￣Ｖ ㈤ｔ ｎ ｒ Ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ．
ｓ ｈ ｏ ｒ ｔ — ｔ ｅ ｒ ｍ ｌ ｏ ａ ｄ ｆ ｏ ｒ ｅ ｃ ａ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ
引 言
电力系 统负荷 预测 是 电力 系统调 度 、 用电 、 计划 、
目前 ， 神经 网络 在短 期 电力 负荷 中已经得 到 了广 泛 的应用 ， 但 由于神 经 网络本 身还 具有一 些难 以克 服 的缺 陷 。 如过拟合 、 收敛 速度慢 、 容易 陷入局 部极值 等 缺 点… 。 从 而使支 持 向量机 模 型得到 了广泛 的关注 。 文 献［ ２ 】 相继 将 回归 支 持 向量 机方 法 用 于 电力 系 统短 期
・
３ ８ ‘ （ 总０ ２ ｏ ｏ ）
基于最／ ＿ ＼ － 乘支持向量机的短期电力负荷预测
２ ０ １ ３ 年第 ３期
文章编号 ： １ ０ ０ ３ — ５ ８ ５ ０ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ３ — ０ ０ ３ ８ — ０ ４
基于最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测
曹 彦 ， 王 倩 ， 周 驰
Ｌ ｓ — Ｓ Ｖ Ｍ） 的短期 电力负荷预测。由于影响负荷预测因素的复杂性和最／ ｂ － － ． 乘支持 向量机参数选 择的不确定性 ， 提 了 采用遗传算法同时对 电力负荷训练样本进行特征提取和最小二乘支持 向量机的参数选择 ， 然后利用提取 出的数据序列
基于最小二乘支持向量机的短期负荷预测模型
基于最小二乘支持向量机的短期负荷预测模型作者：张宁,许承权,薛小铃,郑宗华来源：《现代电子技术》2010年第18期摘要:支持向量机(SVM)是近年来发展起来的机器学习的新方法,它较好地解决了小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题。
研究了支持向量机的拓展算法——最小二乘支持向量机(LSSVM),并将其应用于电力系统短期负荷时间序列预测。
通过实例并与神经网络模型预测结果相比较表明,LSSVM模型的预测精度要明显高于神经网络模型,验证了LSSVM模型可以很好地应用于短期负荷时间序列预测,并且具有较高的准确性与有效性,这为短期负荷预测提供了一个新的解决思路。
关键词:最小二乘支持向量机; 神经网络; 短期负荷预测;时间序列预测中图分类号:TN715-34文献标识码:A文章编号:1004-373X(2010)18-0131-03Short-term Load Forecasting Model Based on Least Square Support Vector MachineZHANG Ning1, XU Cheng-quan2, Xue Xiao-ling1, ZHENG Zong-hua1(1. Department of Physics & Electronic Information, Minjiang University, Fuzhou 350108, China;2. Department of Geograpgy, Minjiang University, Fuzhou 350108, China)Abstract: Support vector machine (SVM) is a novel machine learning method, which is powerful for solving the problems characterized by small samples, nonlinearity, high dimension, local minima, and other practical problems. The extension algorithm of the support vector mac hine-least squares support vector machine(LSSVM) is studied and applied to the time series forecasting of short-term load in power system. Compared with the predicting outcomings of the neural network model through some examples, the result shows that the forecast accuracy of LSSVM model is higher than that of neural network model, and verifies LSSVM model can apply effectively to short-term load forecasting. This provides a new resolution for short-term load forecasting .Keywords:least square support vector machine; neural network; short-term load prediction; time-sequence forcasting0 引言短期负荷预测是电力系统的重要工作之一。
基于改进最小二乘支持向量机和预测误差校正的短期风电负荷预测
Short-term wind load forecasting based on improved LSSVM and error forecasting correction
LI Xiao1, WANG Xin1, ZHENG Yihui1, LI Lixue1, SHENG Xikui2, WU Hao2 (1. Center of Electrical & Electronic Technology, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China; 2. Yanbian Power Supply Company, Jilin Electric Power Co., Ltd., State Grid Corporation of China, Yanbian 133000, China) Abstract: In order to improve the wind load forecasting precision and ensure the effective use of wind power resources, a method based on improved least square support vector machine (LSSVM) combined with error forecasting is proposed. Firstly, lifting wavelet transform (LWT) decomposition of the original data is introduced to effectively extract the main features, with which the randomness of the wind is overcome; secondly LSSVM is used for the prediction of decomposed signals to ensure accuracy; then, error forecasting (EF) is added to reduce the large error points and improve the stability of the results. Finally, experimental results using real wind farm data show that the forecasting model is better in both generalization performance and predictive accuracy, and may provide an effective and practical way for the short-term wind load forecasting. This work is supported by National Natural Science Foundation of China (No. 60504010) and National High-tech R & D Program of China (863 Program) (No. 2008AA04Z129). Key words: lifting wavelet transform (LWT); least square support vector machine (LSSVM); error forecasting (EF); wind load forecasting 中图分类号： TM714 文献标识码：A 文章编号： 1674-3415(2015)11-0063-07
最小二乘支持向量机(LS—SVM)在短期空调负荷预测中的应用
Ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ Ｌ Ｓ —
Ｏ 引言 短 期 空 调 负荷 预 测 通 常 是指 对 未 来 一 天或 一周 的空调 负荷进 行预 先 的估算 。 它 是负荷 管 理控制 和 中
绵 阳一栋办公 类建筑的空调 负荷预测 中。试验表 明所提 出的方法预测精度较 高， 运 算简单， 收敛速度快 ， 具有较强 的可行性 和
实用 性 。
关键词 ： 最小二乘支持向量机 ； 短 期空调 负荷 ； 预测； ｆ ｏ ｒ ｔ ｒ ａ ｎ 软件建模
中图分类号 ： Ｔ Ｕ８ ３ １ 文献标志码： Ａ 文章编号 ： １ ６ ７ ３ — ７ ２ ３ ７ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ２ － ０ ０ ５ ６ － ０ ３
０ 年 第 期 （ 总 第４ 卷 第 ６ ４ 期
Ｎ ｏ ． ２ ｉ ｎ ２ ０ １ ３（ Ｔ ｏ ｔ ａ ｌ Ｎ ｏ ． ２ ６ ４， Ｖ ｏ １ ． ４ １ ） ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ￣ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ３ － ７ ２ ３ ７ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ２ ． ０ １ ６
Ｔ Ａ ＮＧ Ｌ ｉ ， Ｔ ＡＮＧ Ｚ ｏｎ ｈ ｇ － ｈ ｕ ￣Ｊ ／ ＮＪ ｕ ｎ － ｊ ｉ ｅ （ Ｓ ｏ ｕ ｔ ｈ ｗｅ ｓ ｔ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｍｉ ａ ｎ ｙ ａ ｎ ｇ ６ ２ １ ０ １ ０ ， Ｓ ｉ ｃ ｈ ｕ ａ ｎ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
全 局 最优 、 对 维数 不敏 ＶＭ 的一种变 形算 法 ，它将 标准 型 中 的不等 式 约束 改为等 式 约束 ， 并简化 了计 算 的复杂 性 。目前 ， 它 已被 成 功 应用 于 短 期 电力 负 荷预 ￣ ｊ ｊ ｔ ４ ］ 、 城 市用 水 量 预
基于经验模式分解和最小二乘支持向量机的短期负荷预测
ｓｒ ｓ ｆ ｔｔ ｎ ｒ ｔ ｎ ｉ ｍｏ ｅｆｎ ｔ ｎ （ １ ｎｄｆ ｒｎ ａ ａ ｅ Ｔ ｅｌＣ ａ ｅ ｆ ｒ ｉａ ｌａ ｒ ｓ ｅｐｏ ｉ ｅ ｔ ｎ ｅ ｅ ａ ｏ ａ ｉ ｒ ｓ ｄ ｃ ｏ ｓ Ｉ ｉ ｅｅ ｔ ｃ ｌ ｓ ｃ ． ｈ ａ ｆ ｔ ｓ ｇｎ ｄｓｉ ｒｍ ｎ ｎ ｉ ｏｓ ｉ ｙｎｉ ｃ ｕ ｉ ＭＦ ｉ ｓ ｅｐ Ｏｌ ｅ ｕ ｏ ｏ ｒ ｉ ｌ ｏ ｅｅａ ｒ ｉ
Ｓ ｕ ｒ ｕ ｐ ｒ Ｖ ｃｏ ｃ ｉｅ（ — ＶＭ ） ｓｐｅ ｅ ｔｄｉ ｉ ｐ ｐ ｒ Ｆｒｔ ， ｅｐ ｗｅ ａ ｅ ｅ ｓａ ａ ｔ ｅｙｄ ｃ ｍｐ ｓｄ ｉｔ ｑ ａｅＳ ｐ ｏｔ ｅ ｔｒＭａ ｈｎ ＬＳ Ｓ ｉ ｒｓ ｎｅ ｔ ｓ ａ ｅ． ｉ ｌ ｔ ｏ ｒｌ ｄ ｓｒ ｓｉ ｄ ｐｉ ｌ ｅ ｏ ｏ ｅ ｏａ ｎｈ ｓｙｈ ｏ ｉ ｖ ｎ
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第３ 卷 第８ ５ 期 ２０ 年 ４ ｌ ０７ 月 ６日
继 电 器
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Ｖ ｌ ５ ＮＯ ８ ｂ＿ ３ ． Ａｐ ． ６ ２ ０ ｒ１ ， ０ ７
基于经验模式分解和最ｄ， 乘支持 向量机 的短期 负荷 预测 ＇ －
祝 志慧 ，孙云莲 ，季 宇
ｔｅｃ ａ ｇ ｅ ｕａｉｎｏ ａ ｈＩ ｈ ｈ ｅｒ ｇ ｌｔ ｆｅ ｃ ＭＦ ｅｒｇ ｔ ａａ ｔｒａ ｄ ｋ ｍｅ ｕ ｃｉｎ ｅｃ ｏ ｅ ｏｂ ｉ ｉ ｅｅ ｔＬ — ＶＭ ｅｐ ｃｉｅｙｔ ｎ ｏ ｈ ｔ ｉｈ ｒ ｍｅｅ ｅ ｌｆｎ ｔ ｓａ ｈ ｓｎ ｔ ｕｌ ｄｆ ｒｎ Ｓ Ｓ ｐ ｎ ｏ ｒ ｄ ｒｓ ｅ ｔ ｌ ｏ ｖ
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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的开题报告
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的开题报告一、研究背景和意义随着现代化的进程和经济的发展，电力行业在国民经济中占据着重要的地位。
短期负荷预测是电力行业中的重要环节之一，它能够为电力系统的运行和规划提供可靠的依据。
在电力市场化和智能化的趋势下，准确的短期负荷预测将直接影响到电力系统的运行效率和能源利用率，对电力行业的可持续发展具有重要的意义。
目前，短期负荷预测的研究主要基于统计模型、神经网络和机器学习等方法，但受到电力系统本身的复杂性以及环境的影响，预测精度难以达到实际需要的要求。
因此，提高短期负荷预测的准确性，已成为电力行业研究的热点问题之一。
二、研究内容本文将基于负荷混沌特性和最小二乘支持向量机（LSSVM），对电力系统的短期负荷进行预测，主要内容包括以下几个方面：1. 对电力系统负荷数据进行收集、检验和预处理，以保证数据的准确性和可靠性。
2. 分析电力系统负荷数据的混沌特性，寻找混沌因素对负荷预测的影响，提高负荷预测的准确性。
3. 综合利用LSSVM模型对电力系统负荷进行预测，通过最优化参数选择，提高预测的精度。
4. 对短期负荷预测模型进行评估和优化，以提高预测精度和可靠性。
三、研究方法本文将采用如下研究方法：1. 收集、检验和预处理短期负荷数据，建立电力负荷模型，确定模型中的自变量和因变量。
2. 运用时间序列分析、小波分析等方法，探讨短期负荷数据的混沌特性，分析混沌因素对负荷预测的影响，建立混沌特性与负荷预测的关系模型。
3. 建立LSSVM模型，并利用最小二乘法对参数进行优化，以提高预测的精度和可靠性。
4. 对短期负荷预测模型进行评估和验证，以检验预测精度和可靠性，对预测结果进行优化。
四、预期成果本文的预期成果包括：1. 对电力负荷数据进行深入的研究和分析，探索短期负荷预测中的混沌因素和动态特性，提高负荷预测的精度和可靠性。
2. 提出基于LSSVM的短期负荷预测模型，利用最小二乘法优化模型参数，预测结果更加准确可靠。
应用最小二乘支持向量机进行短期负荷预测的研究与实现
关
键
词： 最 小二 乘 支持 向量 机 ； 短期 负荷预 测 ； 双 向加 权 ； 自适 应 文献 标识 码 ： Ａ 文章编 号 ： １ ６ ７ ３ — ９ ７ ８ ７ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ３ － ０ ３ ２ ７ － ０ ５
中图分 类号 ： Ｔ Ｍ ７ １ ５
第３ ２卷 第 ３ 期
２ ０ １ ３年 ６月
河 南 理 工 大 学 学 报 （自然 科 学 版 ）
Ｊ Ｏ Ｕ Ｒ Ｎ Ａ Ｌ Ｏ Ｆ Ｈ Ｅ Ｎ Ａ Ｎ Ｐ Ｏ Ｌ Ｙ Ｔ Ｅ Ｃ Ｈ Ｎ Ｉ Ｃ Ｕ Ｎ Ｉ Ｖ Ｅ Ｒ Ｓ Ｉ Ｔ Ｙ（ Ｎ Ａ Ｔ Ｕ Ｒ Ａ Ｌ Ｓ Ｃ Ｉ Ｅ Ｎ Ｃ Ｅ）
ｍｅ ｍｂ ｅ ｒ ｓ ｈ ｉ ｐ ｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ａ ｔ ｉ ｍｅ ｄ ｏ ｍａ ｉ ｎ ｉ ｓ ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄ ｕｃ ｅ ｄ ｉ ｎ ａ ｂ ｉ － ｄ ｉ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ，ｎａ ｍｅ ｌ ｙ，ｔ ｒ ａ ｎｓ ｖ ｅ ｒ ｓ ｅ ａ ｎ ｄ ｌ ｏ ｎ ｇ ｉ ｔ ｕ ｄ ｉ ｎ ａ １ ． Ｔ ｏ ｏ ｖ ｅ ｒ ｃ ｏ ｍｅ ｔ ｈ ｅ ｄ ｉ ｓ ａ ｄ ｖ ａ ｎ ｔ ａ ｇ ｅ ｏ ｆ ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｎ ｇ ｗｉ ｔ ｈ ａ ｉ ｆ ｘ ｅ ｄ ｃ ｏ ｅ ｉｃ ｆ ｉ ｅ ｎ ｔ ， ａ ｆ ａ ｓ ｔ — ｌ ｅ ａ ｖ ｅ — ｏ ｎ ｅ — ｏ ｕ ｔ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｉ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ａ －
Ｖ ｏ １ ． ３ ２ Ｎ ｏ ． ３
Ｊ ｕ ｎ ． ２ ０ １ ３
应 用 最 小 二 乘 支 持 向量 机 进 行 短 期 负 荷 预测 的 研 究 与 实 现
基于相似日和最小二乘支持向量机的光伏发电短期预测
基于相似日和最小二乘支持向量机的光伏发电短期预测基于相似日和最小二乘支持向量机的光伏发电短期预测一、引言光伏发电作为一种清洁、可再生的能源，已经成为世界各国推广应用的重要战略。
然而，由于光伏发电的波动性和非线性特点，对其进行预测仍然面临一定的挑战。
因此，如何准确地预测光伏发电量对于电力系统运营和能源规划具有重要意义。
目前，常用的光伏发电短期预测方法包括基于物理模型、统计模型和机器学习模型。
其中，机器学习模型由于其较好的预测性能和易于实现的特点而受到研究者的广泛关注。
在机器学习模型中，支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种常用的回归方法，其通过寻找最佳的超平面将输入数据映射到高维空间，从而实现对数据的非线性建模。
然而，传统的SVM方法在处理非线性问题时存在一定的局限性。
二、相关方法为了提高光伏发电的预测准确性，研究者们引入了相似日和最小二乘支持向量机的方法。
相似日是指具有相似气象条件和工作状态的历史日期，通过分析相似日的发电数据，可以为当前日期的发电预测提供参考。
最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LS-SVM）是SVM的一种改进方法，可以有效地处理非线性问题。
具体而言，基于相似日和最小二乘支持向量机的光伏发电短期预测方法可以分为以下几个步骤：步骤一：数据采集与预处理。
首先，需要收集光伏发电站的历史发电数据和气象数据，并进行预处理。
预处理的目的是消除异常值和噪声，使得数据更加可靠和准确。
步骤二：相似日选择。
通过计算两个日期之间的相似度指标，选择与当前日期最相似的历史日期作为相似日。
相似度指标可以采用综合考虑气象条件和工作状态的方法进行计算。
步骤三：数据建模与训练。
将选取的相似日的发电数据作为训练集，构建最小二乘支持向量机模型。
在建模过程中，需要选择合适的核函数和优化参数，并采用交叉验证的方法对模型进行调优。