本文關(guān)鍵詞：基于信息熵和變精度粗糙集優(yōu)化的支持向量機(jī)降溫負(fù)荷預(yù)測(cè)方法　出處：《電網(wǎng)技術(shù)》2017年01期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：降溫負(fù)荷持續(xù)增長(zhǎng)已成為中國(guó)南方夏季最大負(fù)荷屢創(chuàng)新高的重要原因。提出了一種基于信息熵和變精度粗糙集優(yōu)化的不確定支持向量機(jī)方法,用于中長(zhǎng)期降溫負(fù)荷預(yù)測(cè)。方法通過挖掘數(shù)據(jù)中的相互關(guān)系去除冗余信息,從輸入屬性變量集中尋找核心變量。該方法利用基于信息熵改進(jìn)的變精度粗糙集對(duì)支持向量機(jī)的條件屬性進(jìn)行約簡(jiǎn),得到最小決策表,并將該最小決策表中對(duì)應(yīng)的變量作為支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型的輸入屬性變量,進(jìn)行年最大降溫負(fù)荷預(yù)測(cè)。且隨著預(yù)測(cè)年份的推移,該支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型的輸入屬性變量亦將隨之滾動(dòng)更新,能夠?yàn)殡娋W(wǎng)規(guī)劃與運(yùn)行人員提供不同預(yù)測(cè)時(shí)期降溫負(fù)荷預(yù)測(cè)需重點(diǎn)關(guān)注的影響因子。最后,利用廣東省實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)廣東電網(wǎng)"十二五"和"十三五"年最大降溫負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)果表明,所提的預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)效果良好,預(yù)測(cè)精度穩(wěn)定,對(duì)于中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)過程中的各種不確定因素的影響具有較好的魯棒性,真正實(shí)現(xiàn)了中長(zhǎng)期降溫負(fù)荷的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)。
[Abstract]:The continuous increase of cooling load has become an important reason for the maximum load in southern China to reach new highs in summer. An uncertain support vector machine (SVM) method based on information entropy and variable precision rough set optimization is proposed. It is used for medium and long term cooling load forecasting. Methods the redundant information is removed by mining the interrelation in the data. This method uses variable precision rough set based on information entropy to reduce the conditional attributes of support vector machine and obtains the minimum decision table. The corresponding variables in the minimum decision table are used as the input attribute variables of the SVM forecasting model to forecast the annual maximum cooling load, and with the passage of the predicted year. The input attribute variables of the SVM forecasting model will be updated with it, which can provide the power network planning and operation personnel with the influence factors which need to be paid more attention to in different forecasting periods of cooling load forecasting. Finally. Based on the actual data of Guangdong Province, the maximum cooling load of Guangdong Power Grid in the 12th Five-Year Plan and the 13th Five-Year Plan is forecasted. The results show that the proposed forecasting method has good prediction effect and stable prediction precision. It has good robustness to the influence of various uncertain factors in the process of medium and long term forecasting, and realizes the dynamic forecasting of medium and long term cooling load.
【作者單位】： 華南理工大學(xué)電力學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金資助項(xiàng)目(50907023) 中國(guó)南方電網(wǎng)有限責(zé)任公司科技項(xiàng)目(K-GD2012-006)~~
【分類號(hào)】：TM715
【正文快照】： 并將該最小決策表中對(duì)應(yīng)的變量作為支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型的輸入屬性變量,進(jìn)行年最大降溫負(fù)荷預(yù)測(cè)。且隨著預(yù)測(cè)年份的推移,該支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型的輸入屬性變量亦將隨之滾動(dòng)更新,能夠?yàn)殡娋W(wǎng)規(guī)劃與運(yùn)行人員提供不同預(yù)測(cè)時(shí)期降溫負(fù)荷預(yù)測(cè)需重點(diǎn)關(guān)注的影響因子。最后,利用廣東省實(shí)際

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本文編號(hào)：1394165