本文關(guān)鍵詞：基于EMD和LSSVM的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)策略研究

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【摘要】：短期電力負(fù)荷研究對(duì)于地區(qū)電力系統(tǒng)運(yùn)行的安全性、經(jīng)濟(jì)性具有重要的研究意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本論文建立于基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法(Empirical Mode Decomposition)和粒子群(Particle Swarm Optimization)優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)(Least Square Support Vector Machine)參數(shù)的混合短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。本文很詳細(xì)的介紹了數(shù)據(jù)處理的必要性、如何選擇有效的樣本和對(duì)樣本的歸一化處理,并且就合肥市電網(wǎng)的負(fù)荷特性做了具體分析,這些研究結(jié)果都為后面的樣本輸入特征的選擇提供了基礎(chǔ)。因?yàn)殡娏ω?fù)荷數(shù)據(jù)容易受到氣候變化、大型節(jié)假日等因素的影響,導(dǎo)致數(shù)據(jù)信號(hào)中含有很多的噪音信號(hào),如果將這些噪音信號(hào)直接作為如數(shù)量會(huì)對(duì)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度造成影響,為了消除這些噪聲信號(hào)提高預(yù)測(cè)精確度,引入經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法能夠?qū)⑤斎胄盘?hào)分解為若干干本征模態(tài)函數(shù),提高數(shù)據(jù)的平滑性。建立基于PSO優(yōu)化LSSVM參數(shù)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的模型。在利用LSSVM對(duì)短期負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)的時(shí)候,一個(gè)好的參數(shù)選取對(duì)于模型的預(yù)測(cè)性能有很重要的作用。利用粒子群參數(shù)進(jìn)行參數(shù)全局尋優(yōu)又解決了傳統(tǒng)利用經(jīng)驗(yàn)或者交叉驗(yàn)證法選取參數(shù)的盲目性,而且訓(xùn)練搜索時(shí)間也比較快,滿足短期預(yù)測(cè)的期望。最后代入經(jīng)過EMD算法分解的數(shù)值進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)組合模型。本文將EMD-PSO-LSSVM(經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解-粒子群算法-最小二乘支持向量機(jī))混合預(yù)測(cè)模型應(yīng)用于合肥市電網(wǎng)進(jìn)行了短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)。通過實(shí)例仿真可以得出,EMD-PSO-LSSVM預(yù)測(cè)精度良好,對(duì)歷史數(shù)據(jù)具有較好的處理能力,模型泛化能力優(yōu)良。本文也將組合預(yù)測(cè)模型和單個(gè)預(yù)測(cè)模型以及兩個(gè)算法的組合模型進(jìn)行了數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)對(duì)比,結(jié)果表明EMD-PSO-LSSVM的預(yù)測(cè)誤差明顯優(yōu)于單個(gè)模型和兩個(gè)算法組合模型。
【學(xué)位授予單位】：安徽工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM715

【相似文獻(xiàn)】

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中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前8條

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3 羅良維;基于EMD的電—機(jī)械轉(zhuǎn)換器設(shè)計(jì)與仿真研究[D];廣東工業(yè)大學(xué);2016年

4 吳文江;基于EMD和LSSVM的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)策略研究[D];安徽工程大學(xué);2016年

5 李業(yè)聯(lián);基于EMD與VAR方法的中國(guó)股市溢出效應(yīng)研究[D];浙江大學(xué);2009年

6 石丁丁;基于EMD的異步電動(dòng)機(jī)軸承故障診斷技術(shù)的研究[D];中北大學(xué);2009年

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8 余永增;基于小波和EMD的滾動(dòng)軸承非接觸聲學(xué)診斷方法研究[D];大慶石油學(xué)院;2009年

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10 賀靈敏;EMD和支持向量機(jī)在刀具故障診斷中的應(yīng)用[D];西華大學(xué);2010年

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本文編號(hào)：1260838