基于支持向量機(jī)的電網(wǎng)月底負(fù)荷預(yù)測方法研究.pdf

1、電力系統(tǒng)月負(fù)荷預(yù)測是安排電力系統(tǒng)月度發(fā)電計劃的重要依據(jù)。論文從月負(fù)荷特性、樣本數(shù)據(jù)預(yù)處理、訓(xùn)練樣本選擇和預(yù)測算法等方面進(jìn)行了研究。由于月度負(fù)荷的二重趨勢特性,其變化呈現(xiàn)出復(fù)雜的非線性組合特征,使預(yù)測精度一直不能達(dá)到令人滿意的結(jié)果。
　　 針對月負(fù)荷的二重趨勢特性,論文提出了一種基于最小二乘支持向量機(jī)(leastsquaressupportvectormachine,LSSVM)的月度負(fù)荷預(yù)測方法,并提出一種廣義網(wǎng)格搜索算法對最小

2、二乘支持向量機(jī)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。最小二乘支持向量機(jī)基于統(tǒng)計學(xué)理論的VC維和結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則,能較好的解決小樣本、非線性問題。同時,針對最小二乘支持向量機(jī)存在的數(shù)據(jù)輸入維數(shù)大、訓(xùn)練時間長等缺點,本文提出了一種基于灰色關(guān)聯(lián)度的相似月選擇方法,通過計算各個月樣本的灰色關(guān)聯(lián)度,按照灰色關(guān)聯(lián)度的大小選擇相似月,并在相似月中選擇對應(yīng)日作為最小二乘支持向量機(jī)的輸入樣本。該方法能夠剔除冗余數(shù)據(jù),減少輸入維數(shù),提高預(yù)測精度。
　　 通過蘭州電網(wǎng)月