本文選題：支持向量回歸　切入點(diǎn)：混沌　出處：《電測與儀表》2014年24期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：風(fēng)電機(jī)組集中并網(wǎng)會(huì)對電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來影響,為了合理規(guī)劃各類供電機(jī)組高效運(yùn)行,對電力負(fù)荷預(yù)測的精度提出了更高的要求。電網(wǎng)負(fù)荷時(shí)間序列具有混沌特性,普通預(yù)測方法難以描述其特性和內(nèi)在規(guī)律。利用混沌相空間重構(gòu)理論對負(fù)荷時(shí)間序列進(jìn)行研究,用互信息法和CAO方法分別求得時(shí)間延遲和嵌入維數(shù),并由此得到系統(tǒng)最大李雅普諾夫指數(shù),證明其具有混沌特性。然后根據(jù)時(shí)間延遲和嵌入維數(shù)對樣本數(shù)據(jù)相空間重構(gòu),在此基礎(chǔ)上利用支持向量回歸算法(PSR-SVR)對電力負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測,支持向量回歸采用網(wǎng)格尋優(yōu)確定參數(shù)。最后將預(yù)測的結(jié)果同時(shí)間序列模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對比,結(jié)果表明,這是一種誤差小,精度高的電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測方法器。
[Abstract]:Centralized grid connection of wind turbines will have an impact on the safe and stable operation of the power grid. In order to reasonably plan the efficient operation of all kinds of power supply units, a higher requirement for the accuracy of power load forecasting is put forward. The time series of power load has chaotic characteristics. The general prediction method is difficult to describe its characteristics and inherent laws. The chaotic phase space reconstruction theory is used to study the load time series, and the time delay and embedding dimension are obtained by mutual information method and CAO method, respectively. The maximum Lyapunov exponent of the system is obtained, which is proved to be chaotic. Then the phase space of the sample data is reconstructed according to the time delay and embedding dimension, and then the power load is predicted by using the support vector regression algorithm (PSR-SVR). Support vector regression uses grid optimization to determine parameters. Finally, the prediction results are compared with those of time series model and BP neural network model. The results show that this method is of low error and high precision.
【作者單位】： 中北大學(xué)機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院;
【基金】：山西省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2013011026-2)
【分類號】：TM715

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1650766