發(fā)布時間：2017-10-25 02:16

  本文關(guān)鍵詞：城市微電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測研究

  更多相關(guān)文章： 微電網(wǎng) 短期負(fù)荷預(yù)測 最小二乘支持向量機 相似日 粒子群優(yōu)化算法

【摘要】：微電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測是實現(xiàn)微電網(wǎng)安全、節(jié)能、高效運行的重要前提,是實現(xiàn)微電網(wǎng)能量優(yōu)化管理的先決條件和基本依據(jù),其預(yù)測效果的好壞直接關(guān)系到微電網(wǎng)和大電網(wǎng)系統(tǒng)發(fā)供電計劃的編制、電能質(zhì)量的高低和電力市場的交易等。微電網(wǎng)用戶側(cè)的負(fù)荷基荷小、波動性和隨機性大、數(shù)據(jù)相對短缺的特點,使得其短期負(fù)荷預(yù)測有別于大電網(wǎng)且難度更大。關(guān)于微電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測的研究,國內(nèi)外相關(guān)學(xué)者主要集中在微源的發(fā)電預(yù)測領(lǐng)域,而對微電網(wǎng)用戶側(cè)負(fù)荷短期預(yù)測的研究卻寥若晨星。因此,本文就城市微電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測展開研究具有重要意義。介紹了最小二乘支持向量機算法的原理,指出其用于短期負(fù)荷預(yù)測時的主要問題,結(jié)合微電網(wǎng)負(fù)荷的特點,提出了一種改進(jìn)的LS-SVM城市微電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測模型。為確定預(yù)測模型的輸入向量,對歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行了包括缺失數(shù)據(jù)的補足、橫向平滑處理和縱向平滑處理這三方面的預(yù)處理;分析并量化了日類型、溫度、天氣類型和風(fēng)力等主要影響因素,其中提出一種新的更加客觀、合理、細(xì)致的日類型量化方法;并對所有相關(guān)數(shù)據(jù)做了歸一化處理。為選取預(yù)測模型的訓(xùn)練樣本,提出一種負(fù)荷點尺度空間上基于雙向加權(quán)相似日的訓(xùn)練樣本選取模型。該選取模型考慮了短期負(fù)荷的連續(xù)性和周期性、氣象因子的累積效應(yīng)以及歷史負(fù)荷“近大遠(yuǎn)小”的距離效應(yīng),其相似日評價函數(shù)綜合了該負(fù)荷點連續(xù)多日的負(fù)荷序列局部形相似度、橫向加權(quán)的日特征相似度和縱向加權(quán)的時間因子。選定一種同時兼顧了模型的學(xué)習(xí)能力和泛化能力混合核函數(shù)作為預(yù)測模型的核函數(shù),并用粒子群優(yōu)化算法對本文預(yù)測模型的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)選。實例表明微電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測不同于普通大電網(wǎng),并驗證了所構(gòu)建預(yù)測模型的訓(xùn)練樣本選取、核函數(shù)選定和參數(shù)優(yōu)化這三個環(huán)節(jié)的合理性,證明所構(gòu)建的預(yù)測模型可以改善預(yù)測效果,更適用于城市微電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測,具有一定的工程實用價值。
【關(guān)鍵詞】：微電網(wǎng) 短期負(fù)荷預(yù)測 最小二乘支持向量機 相似日 粒子群優(yōu)化算法
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TM715
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 引言10-16
• 1.1 課題研究背景和意義10-11
• 1.2 課題研究概況11-14
• 1.2.1 短期負(fù)荷預(yù)測的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢11-13
• 1.2.2 城市微電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢13-14
• 1.3 論文主要內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排14-16
• 第2章 改進(jìn)LS-SVM城市微電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測模型16-27
• 2.1 城市微電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測概述16-18
• 2.1.1 城市微電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測的一般步驟16-17
• 2.1.2 城市微電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測的特點17-18
• 2.2 LS-SVM算法簡介及其應(yīng)用18-22
• 2.2.1 LS-SVM算法簡介18-21
• 2.2.2 LS-SVM在短期負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用21-22
• 2.3 基于改進(jìn)LS-SVM的城市微電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測模型22-26
• 2.3.1 改進(jìn)LS-SVM預(yù)測模型22-23
• 2.3.2 改進(jìn)模型核函數(shù)選定23-24
• 2.3.3 改進(jìn)模型參數(shù)優(yōu)選24-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第3章 預(yù)測模型輸入向量的確定27-38
• 3.1 輸入向量的構(gòu)成27-28
• 3.2 歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)的預(yù)處理28-31
• 3.2.1 缺失負(fù)荷數(shù)據(jù)的補足29
• 3.2.2 負(fù)荷數(shù)據(jù)的縱向平滑處理29-30
• 3.2.3 負(fù)荷數(shù)據(jù)的橫向平滑處理30-31
• 3.3 主要影響因素的分析與量化31-37
• 3.3.1 短期負(fù)荷曲線特點分析32-33
• 3.3.2 日類型的分析與量化33-34
• 3.3.3 氣象因素的分析與量化34-37
• 3.4 歸一化處理37
• 3.5 本章小結(jié)37-38
• 第4章 預(yù)測模型訓(xùn)練樣本的選取38-47
• 4.1 訓(xùn)練樣本選取的重要性38
• 4.2 相似日選擇的概況38-39
• 4.3 訓(xùn)練樣本選取的影響因素39-42
• 4.3.1 歷史日的選擇范圍及處理39-40
• 4.3.2 日特征因素的處理40-41
• 4.3.3 負(fù)荷曲線的形相似41
• 4.3.4 時間因子41-42
• 4.4 基于雙向加權(quán)相似日的訓(xùn)練樣本選取模型42-46
• 4.4.1 局部形相似度的定量計算42-43
• 4.4.2 橫向加權(quán)日特征相似度的定量計算43-45
• 4.4.3 相似度綜合評價函數(shù)的形成45-46
• 4.5 本章小結(jié)46-47
• 第5章 預(yù)測模型性能分析47-53
• 5.1 短期負(fù)荷預(yù)測的主要評價指標(biāo)47
• 5.2 微電網(wǎng)與普通大電網(wǎng)的區(qū)別47-49
• 5.3 預(yù)測模型改進(jìn)環(huán)節(jié)的性能分析49-52
• 5.3.1 訓(xùn)練樣本選取環(huán)節(jié)49-50
• 5.3.2 核函數(shù)選定環(huán)節(jié)50-51
• 5.3.3 參數(shù)優(yōu)化環(huán)節(jié)51-52
• 5.4 結(jié)論52-53
• 第6章 結(jié)論與展望53-55
• 6.1 結(jié)論53
• 6.2 展望53-55
• 參考文獻(xiàn)55-58
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文58-59
• 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研工作59-60
• 致謝60

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1091612