基于粗糙集的混合支持向量机长期电力负荷预测研究.pdf

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1、第38卷第l3期电力系统保护与控制＼，o1．38NO．132010年7月1日PowerSystemProtectionandContro1Ju1．1．2010基于粗糙集的混合支持向量机长期电力负荷预测研究李伟，闫宁，张振刚(华北电力大学经济管理系，河北保定O71003)摘要：影响中长期负荷因素众多，而且单一核函数支持向量机泛化或学习能力较弱，预测精度受限。提出一种结合粗糙集和支持向量机智能算法的负荷预测模型，通过属性约简算法筛选出影响长期电力负荷的核心影响因素，剔除冗余信息，选定全社会用电量、人均产值、产值单耗为输入变量，构建基于多项式核

2、函数、径向基核函数的混合核函数支持向量机预测模型，有效提高函数的泛化及学习能力。算例结果表明，所提出的模型预测平均误差仅为0．59％，预测精度有了很大提高且适用于长期负荷预测。关键词：长期负荷预测；粗糙集；属性约简；支持向量机；混合核函数Studyonlong·-termloadforecastingofMIX-·SVMbasedonroughsettheoryLIWei，YANNing，ZHANGZhen—gang(DeptofBusinessAdministration，NorthChinaElectricPowerUniversit

3、y，Baoding071003，China)Abstract：Manyfactorsaffectlong—termloadandthegeneralizationandlearningcapabilityofsinglekernelfunctionsupportvectormachineareweak，whichmakesthepredictionaccuracylimited．Ashort—termloadforecastingmodelbasedonroughsetsandsupportvectormachinesisproposed

4、tosolvethisproblem．ThroughtheroughsetattribmereductionalgorithmtOfindthecoreoftheimpactfactorofloadandremoveredundantinformation，thispaperselectstheelectricityconsumption，percapitaGDP，consumptionperunitoutputvalueasinputvector，thenbuildsamixedkernelfunctionsupportvectorma

5、chinepredictionmodelbasedonpolynomialkemelfunctionandradialbasiskernelfunction，whichcaneffectivelyimprovethefunctionofgeneralizationandlearningability．ThesimulationresultsshowthattheaverageerrorisonlyO．59％，andcomparedwiththetraditionalpredictionmodel，predictioneficiencyan

6、daccuracywiththenewmodelaregreatlyimprovedandmoreapplicabletolong—termloadforecasting．ThisworkissupportedbyNationalNaturalScienceFoundationofChina(No．70671039)．Keywords：long—termloadforecasting；roughsets；attributereduction；supportvectormachines；mixedkernelfunction中图分类号：TM

7、715文献标识码：A文章编号：1674—3415(2010)13—0031-04存在使得SVM的训练时间过长、速度变慢。1982年0引言波兰科学家Pawlak提出的粗糙集理论(RoughSets，中长期电力负荷预测对电力系统的生产经营、RS)能较好地处理不完整知识及冗余信息。文献[7]规划建设等均有重要意义，其预测结果是进行发电做了此方面的尝试，但只是把一般的SVM应用于预项目、电网改造与建设项目计划的依据。1963年由测。贝尔实验室的Vapnik等提出的支持向量机(Support基于以上分析，提出了基于粗糙集的混合核函VectorMac

8、hine，SVM)的机器学习算法能非常成功地处理回归问题(时问序列分析)等诸多问题，数支持向量机长期负荷预测新方法。本文使用粗糙并可推广于预测和综合评价等领域。文献[1．6]分集理论中的属性约