【摘 要】
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电力系统负荷预测是电网能量管理系统的重要内容之一,根据负荷预测值,可以合理的安排购电计划和制定运行方式,对电力系统的可靠和经济运行意义重大。短期负荷预测通常是指以
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电力系统负荷预测是电网能量管理系统的重要内容之一,根据负荷预测值,可以合理的安排购电计划和制定运行方式,对电力系统的可靠和经济运行意义重大。短期负荷预测通常是指以月、周、日为时间单位的负荷指标预测,随着电力市场的发展,短期负荷预测越来越受到重视。 负荷预测方法大致可分为两大类;一类是以时间序列法为代表的传统方法、另一类以神经网络为代表的现代方法。传统方法中主要有回归分析方法、时间序列方法和指数平滑方法等;现代方法中主要有灰色理论方法、神经网络方法和小波分析方法等。传统方法在电网数据波动范围较小的时候预测精度良好,但是无法详细地考虑各种影响负荷的因素,如节假日、气象等,当这些因素出现变化时预测精确度受到影响。现代方法考虑到了影响负荷的一些不确定因素,但是在网络结构与参数选择等方面还需要反复验证。 支持向量机是新一代的机器学习方法,以统计学习理论作为其理论基础,其训练等价于解决一个二次规划问题,采用结果风险最小化原则,具有预测精度高、全局最优及收敛速度快等突出优势。本文对基于支持向量机的短期电力负荷预测方法展开研究,通过实例,得到了一些相关结论。 本文最后应用主成分分析对数据集进行特征提取,以消除变量间的共线性和噪声,然后将提取出的包含样本数据信息的主元送入支持向量机进行训练,此方法不但结合了主成分分析的特征提取能力,而且用到了支持向量机具有良好非线性函数逼近的优点。实例结果表明,此方法能明显改善模型精确度和泛化能力。
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