基于谱分析与LS-SVM的中期电力负荷预测.pdf

《基于谱分析与LS-SVM的中期电力负荷预测.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第39卷第9期电力系统保护与控制V0l_39No．92011年5月1日PowerSystemProtectionandControlMay1，2011基于谱分析与LS-SVM的中期电力负荷预测李钊年，陶凤玲，史旺旺，姜楠。，李积花，倪三川(1．青海大学，青海西宁810016；2．扬州大学，江苏扬州225009)摘要：针对支持向量机方法在短系列电力负荷预测中存在空间划分参数的选择受主观因素影响的缺点，提出了谱分析和最小二乘支持向量机相结合的负荷预测方法。该方法采用谱分析预测实际发生最大电力负荷值的周

2、期，根据周期来确定SVM的训练模型。该方法可有效地避免参数选择中的人为因素，提高预测精度。从实际算例可看出，除最后一个点位相对误差为8．67％外，其余点位的相对误差均低于±5％，实测值与预测值的拟合度较好，预测精度较高关键词：电力系统；谱分析；最小二乘支持向量机；中期负荷预测；精度Medium·-termelectric—-powerloadforecastingbasedonspectrumanalysisandLS-·SVMLIZhao．nian，TAOFeng-ling，SHIWang．wa

3、ng，JIANGNan2，LIJi．hua，NISan．chuan(1．QinghaiUniversity，Xining810016，China：2．YangzhouUniversity，Yangzhou225009，China)Abstract-FortheshortcomingoftheSVMusinginshortseriesofpowerloadforecasting，namelythechoiceofspacedividedparametersisinfluencedbysubjecti

4、vefactors，anovelmethodofpowerloadforecastingcombiningthespectrumanalysiswithLS-SVMmethodispresented．ThismethodadoptsthespectrumanalysistoforcastthecycleofactuaImaximumpowerloadanddeterminesthetrainingmodeofSVMbasedonthecycle．Thesubjectivefactorsinpref

5、erencesareeffectivelyavoided，andthepredictionaccuracyisimproved．Thepracticalexampleshowsthatexceptthelastpointinwhichtherel~iveerroris8．67％，therel~iveerrorsofotherpointsarelessthan士5％．OurmethodprovidesabeRerfittothepredicteddataandshowshighaccuracy．Ke

6、ywords,powersystem；spectrumanalysis；LS-·SVM；medium—-termpowerloadforecast；precision中图分类号：TM715文献标识码：A文章编号：1674．3415(2011)09-0088-03题转化为线性方程组求解，因此LS．SVM在保留0引言SVM小样本、结构风险最小化等优秀特性的前提随着我国电力事业的发展，电力管理日趋现代下，降低了计算的复杂性，加快了求解的速度，提化。负荷预测问题的研究也越来越引起人们的注意，高了SVM的实

7、用性。然而，SVM方法的预测效果并成为现代电力系统科学中一个重要领域。在实践对训练集样本仍然依赖过大，对模型参数依赖较强，中，无论是制订电力系统规划或是实现电力系统运此外核函数和输入向量的选取在一定程度上仍然受行自动化，进行相应的负荷预测都是必不可少的。主观影响¨J。提高负荷预测技术水平，有利于计划用电管理、合鉴于以上因素，本文提出了谱分析和LS．SVM理安排电网运行方式和机组检修计划；有利于制定相结合的电力负荷预测方法，即利用谱分析，先计合理的电源建设规划、提高电力系统的经济效益和算出实际发生负

8、荷值的周期，然后根据周期，来确社会效益。负荷预测的核心问题是预测的技术方法，定SVM的训练模型。这种方法可避免参数选择中不同的数学模型其结构和适用范围不同。支持向量的人为因素，提高预测精度。机(SⅥvI)方法是在统计学理论基础上发展起来的1谱分析方法简介一种新型的机器学习方法，最小二乘支持向量机(LS．S、)是标准的sⅥ的一种扩展，其特点是时间序列是建立在随机过程理论基础上的，把优化指标采用平方项和等式约束，即将二次规划问时间序列在频率域上进行展开，比较各种频率波动的振幅或功率来确