一種改進支持向量機的中長期負荷預測方法.pdf

1、電力系統(tǒng)中長期負荷預測主要是以年為時間單位進行年最大負荷、電量的預測，它是電力規(guī)劃、生產(chǎn)和運行等工作的重要基礎。其特點是歷史數(shù)據(jù)少，負荷受經(jīng)濟、社會等不確定因素影響較大。準確的負荷預測有利于提高電網(wǎng)運行的安全穩(wěn)定性，有效地降低發(fā)電成本，保證用電需求，增強供電可靠性，從而提高電力系統(tǒng)的經(jīng)濟效益和社會效益。
　　 本文介紹了電力系統(tǒng)中長期負荷預測的目的和意義，對國內(nèi)外中長期負荷預測的現(xiàn)狀進行綜述。介紹了中長期負荷預測的基本原理，分析

2、了各種方法的優(yōu)缺點以及負荷預測的誤差分析等情況。
　　 本文在分析了中長期負荷預測的特點的基礎上，采用支持向量回歸機算法對中長期負荷進行預測。介紹了支持向量機算法的基本原理，建立基于該方法的負荷預測模型，給出基本算法流程圖，利用Matlab6.5進行程序設計，實現(xiàn)上述算法過程。通過實際算例分析并與其他方法的預測結果進行比較，表明該預測模型符合中長期負荷預測的特點，驗證了該方法的可行性。
　　 然后本文進一步提出了利用粗糙

3、集屬性約簡理論對支持向量回歸機中長期負荷預測模型初始數(shù)據(jù)進行簡化預處理，對支持向量機的輸入進行特征提取會取得更好的效果。給出對影響中長期負荷預測的各因素根據(jù)影響程度進行篩選的方法和流程圖，改進負荷預測模型，然后，通過算例分析，與標準支持向量回歸機方法的預測結果進行比較分析，驗證屬性約簡的有效性。
　　 最后在分析了支持向量回歸機的各參數(shù)對其性能有很大影響的基礎上，本文提出了在利用粗糙集理論對影響中長期負荷預測的各因素進行篩選的基