本文關(guān)鍵詞：融合數(shù)據(jù)預(yù)處理的機器學(xué)習(xí)在電力預(yù)測中的應(yīng)用研究

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【摘要】：預(yù)測屬于一類內(nèi)容復(fù)雜、規(guī)模龐大的非線性優(yōu)化問題,在電力系統(tǒng)中占有重要地位,也決定了電力系統(tǒng)經(jīng)濟運行的基礎(chǔ)。近幾年,很多國家紛紛致力于風(fēng)功率發(fā)電預(yù)測,但由于影響風(fēng)功率的因素不確定的特點,大多研究領(lǐng)域都是短期風(fēng)功率預(yù)測。盡管在風(fēng)力發(fā)電領(lǐng)域已經(jīng)存在很多成熟的預(yù)測方法,但是由于風(fēng)功率序列的隨機性和不可控性的特點,建立在歷史數(shù)據(jù)上的統(tǒng)計模型已經(jīng)很難得到精確的預(yù)測結(jié)果。因此,更加精確高效的預(yù)測模型和數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)對短期風(fēng)功率預(yù)測具有重要的應(yīng)用價值。目前出現(xiàn)了多種電力預(yù)測技術(shù),并且成功地應(yīng)用于不同種類的電力預(yù)測中。模型算法大致分成兩類：基于統(tǒng)計模型和基于機器學(xué)習(xí),這些算法大多是融合了數(shù)據(jù)預(yù)處理以及模型組合的方法。本文針對短期風(fēng)功率預(yù)測重點討論了各類研究中所涉及的規(guī)劃模型及算法策略之間的聯(lián)系以及各自的局限性,進一步分析了淺層網(wǎng)絡(luò)和深層網(wǎng)絡(luò)各自的優(yōu)缺點,在此理論基礎(chǔ)上建立了一個具有三個隱含層的深度模型SAE_BP,并與傳統(tǒng)的BP模型、SVM模型進行了實驗對比分析。實驗結(jié)果表明,本文提出的SAE_BP模型平均絕對百分比誤差MAPE相比其他兩個模型降低了10%-30%；提出的基于粒子群優(yōu)化算法的SAE_BP模型參數(shù)優(yōu)化方法,很好地解決了基于人工經(jīng)驗設(shè)置復(fù)雜參數(shù)的困難。提出的一種基于相似度和趨勢相似度樣本分類方法,用預(yù)測日的最優(yōu)相似日創(chuàng)建模型的參考向量,有效地解決了模型多步預(yù)測精度低的缺點,驗證了本文提出的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法相比人工經(jīng)驗處理的方法更加有效。研究結(jié)果對短期風(fēng)功率的預(yù)測有一定的應(yīng)用指導(dǎo)意義。
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM73;TP181

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