發(fā)布時(shí)間：2018-06-16 03:13

  本文選題：鋼鐵負(fù)荷預(yù)測(cè) + 最小二乘支持向量機(jī)��； 參考：《華北電力大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2014年06期

【摘要】：鋼鐵企業(yè)電力負(fù)荷作為電力負(fù)荷的重要組成部分,鋼鐵電力負(fù)荷的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)對(duì)于提高電力負(fù)荷預(yù)測(cè)精度具有重要意義。為了實(shí)現(xiàn)鋼鐵電力負(fù)荷的中長(zhǎng)期預(yù)測(cè),本文選取了經(jīng)濟(jì)因素和社會(huì)因素作為自變量,引入帶有慣性權(quán)重的粒子群算法(WPSO)對(duì)傳統(tǒng)的最小二乘支持向量機(jī)智能預(yù)測(cè)模型(LSSVM)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,并利用某地區(qū)鋼鐵電力負(fù)荷樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,擬合結(jié)果顯示,經(jīng)過粒子群算法優(yōu)化后的最小二乘智能向量機(jī)算法預(yù)測(cè)精度更高,收斂速度更快,具有良好的推廣性和適應(yīng)性。
[Abstract]:As an important part of power load, the accurate forecasting of iron and steel power load is of great significance to improve the accuracy of power load forecasting. In order to realize the medium and long term forecasting of iron and steel power load, this paper selects economic and social factors as independent variables. The particle swarm optimization (WPSO) algorithm with inertia weight is introduced to optimize the LSSVM parameters of the traditional LS-SVM intelligent forecasting model. The LSSVM parameters are verified by the sample data of iron and steel power load in a certain area. The fitting results show that, The least square intelligent vector machine algorithm optimized by particle swarm optimization has higher prediction accuracy, faster convergence speed and better generalization and adaptability.
【作者單位】： 國(guó)網(wǎng)冀北電力有限公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院;華北電力大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71471059)
【分類號(hào)】：TM715

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前6條

1 鄭靜 ,杜秀華 ,史新祈;大型鋼鐵企業(yè)電力負(fù)荷的短期預(yù)測(cè)研究[J];電力需求側(cè)管理;2004年01期

2 張雪君;陳剛;周杰;馬愛軍;張忠靜;;基于粒子群優(yōu)化魯棒支持向量回歸機(jī)的中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)[J];電力系統(tǒng)保護(hù)與控制;2009年21期

3 廖旎煥;胡智宏;馬瑩瑩;盧王允;;電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法綜述[J];電力系統(tǒng)保護(hù)與控制;2011年01期

4 姚全珠;蔡婕;;基于PSO的LS-SVM特征選擇與參數(shù)優(yōu)化算法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2010年01期

5 龔松建;袁宇浩;王莉;張廣明;;基于PSO優(yōu)化LS-SVM的短期風(fēng)速預(yù)測(cè)[J];可再生能源;2011年02期

6 陶莉,陳麗娟;鋼鐵企業(yè)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的研究[J];南京工程學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2005年02期

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 閆冬梅;任麗莉;康冰;;基于小波回歸分析法的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型研究[J];長(zhǎng)春師范學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年04期

2 賀輝;楊潔;;武廣客運(yùn)專線鐵路電力負(fù)荷特性分析及預(yù)測(cè)[J];電力需求側(cè)管理;2011年03期

3 蔣燕;王少楊;封蕓;;基于遞歸等權(quán)組合模型的中長(zhǎng)期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)[J];電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào);2012年01期

4 高超;程浩忠;李宏仲;高均;顧巍;;大容量沖擊負(fù)荷對(duì)地區(qū)電網(wǎng)暫態(tài)穩(wěn)定性的影響[J];電網(wǎng)技術(shù);2008年01期

5 李如琦;蘇浩益;王宗耀;鄧國(guó)良;陳鐵洲;;應(yīng)用啟發(fā)式最小二乘支持向量機(jī)的中長(zhǎng)期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)[J];電網(wǎng)技術(shù);2011年11期

6 劉文穎;門德月;梁紀(jì)峰;王維洲;;基于灰色關(guān)聯(lián)度與LSSVM組合的月度負(fù)荷預(yù)測(cè)[J];電網(wǎng)技術(shù);2012年08期

7 李鵬鵬;彭顯剛;孟安波;李慧良;農(nóng)為踴;;小波貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在沖擊負(fù)荷地區(qū)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J];電力科學(xué)與工程;2012年11期

8 王干軍;徐衍會(huì);;負(fù)荷預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性評(píng)估方法研究[J];廣東電力;2012年11期

9 焦?jié)櫤?蘇辰雋;林碧英;莫瑞芳;;基于氣象信息因素修正的灰色短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型[J];電網(wǎng)技術(shù);2013年03期

10 劉春霞;張雪艷;;改進(jìn)人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)[J];電氣應(yīng)用;2013年04期

相關(guān)會(huì)議論文 前7條

1 張川;高峰;翟橋柱;管曉宏;周佃民;高云龍;張平安;;基于滾動(dòng)優(yōu)化的鋼鐵企業(yè)電力優(yōu)化調(diào)度算法[A];第二十六屆中國(guó)控制會(huì)議論文集[C];2007年

2 高峰;張川;徐暉;周佃民;翟橋柱;管曉宏;;大型用電企業(yè)負(fù)荷預(yù)測(cè)校正方法[A];第二十七屆中國(guó)控制會(huì)議論文集[C];2008年

3 楊藝敏;景新幸;楊海燕;;PSO-SVM在說話人確認(rèn)系統(tǒng)中的研究[A];泛在信息社會(huì)中的聲學(xué)——中國(guó)聲學(xué)學(xué)會(huì)2010年全國(guó)會(huì)員代表大會(huì)暨學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2010年

4 盛剛;孫彥廣;梁青艷;;鋼鐵企業(yè)電力負(fù)荷分析與預(yù)測(cè)模型的探討[A];全國(guó)冶金自動(dòng)化信息網(wǎng)2011年年會(huì)論文集[C];2011年

5 劉海田;韓朝;張東寧;萬(wàn)春紅;吳彥文;;大型機(jī)加工設(shè)備用電能效實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)[A];改造提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)培育發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)高端論壇論文集[C];2014年

6 Gang Ji;Jingcheng Wang;Yang Ge;Huajiang Liu;;Urban Water Demand Forecasting by LS-SVM with Tuning based on Elitist Teaching-Learning-based Optimization[A];第26屆中國(guó)控制與決策會(huì)議論文集[C];2014年

7 夏非;范莉;蘇浩益;;基于粗糙集理論和啟發(fā)式徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中長(zhǎng)期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型[A];2013年江西省電機(jī)工程學(xué)會(huì)年會(huì)論文集[C];2013年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 聶秋平;鋼鐵企業(yè)能源實(shí)績(jī)平衡與優(yōu)化調(diào)度策略及應(yīng)用研究[D];中南大學(xué);2011年

2 郭嘉;回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)分類方法及其應(yīng)用研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2011年

3 李修飛;鋼鐵企業(yè)面向訂單的集成生產(chǎn)計(jì)劃管理技術(shù)研究[D];大連理工大學(xué);2008年

4 侯建朝;中國(guó)能源與經(jīng)濟(jì)之間關(guān)系的模型及實(shí)證分析[D];華北電力大學(xué)（北京）;2009年

5 王吉利;電力系統(tǒng)特殊負(fù)荷建模的研究[D];華北電力大學(xué)（北京）;2010年

6 蔣強(qiáng);復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)同步控制及其在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D];西南交通大學(xué);2011年

7 趙杰;光伏發(fā)電并網(wǎng)系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù)研究[D];天津大學(xué);2012年

8 葉子菀;高耗能工業(yè)用電行為分析與治理研究[D];武漢大學(xué);2013年

9 林少伯;含光伏電源的微電網(wǎng)儲(chǔ)能控制技術(shù)研究[D];華北電力大學(xué);2013年

10 王大鵬;灰色預(yù)測(cè)模型及中長(zhǎng)期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)應(yīng)用研究[D];華中科技大學(xué);2013年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 王文棟;GEP及SVM融合的分類技術(shù)研究[D];廣西師范學(xué)院;2010年

2 王洪亮;林州產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)電網(wǎng)規(guī)劃研究[D];鄭州大學(xué);2010年

3 閆冬梅;大孤山選礦廠電能信息采集及短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的研究[D];長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué);2010年

4 史鵬飛;面向?qū)ο蟮碾娏ο到y(tǒng)綜合負(fù)荷預(yù)測(cè)軟件開發(fā)及應(yīng)用[D];太原理工大學(xué);2011年

5 王曉;基于高光譜圖像及近紅外光譜技術(shù)的水果表面農(nóng)藥殘留的無(wú)損檢測(cè)研究[D];江西農(nóng)業(yè)大學(xué);2011年

6 張煒桀;智能電網(wǎng)環(huán)境下的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)[D];西南交通大學(xué);2011年

7 劉潭;基于改進(jìn)LS-SVM的浮選回收率預(yù)測(cè)研究[D];遼寧科技大學(xué);2011年

8 唐志煦;基于特征選擇的入侵檢測(cè)研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2011年

9 周江昕;考慮需求側(cè)管理的負(fù)荷預(yù)測(cè)方法研究[D];上海交通大學(xué);2012年

10 楊占杰;智能配電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)研究[D];天津大學(xué);2012年

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 高山;短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)[J];電力需求側(cè)管理;2001年06期

2 楊爭(zhēng)林,宋燕敏,曹榮章,孫維真,吳勁暉;超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)在發(fā)電市場(chǎng)中的應(yīng)用[J];電力系統(tǒng)自動(dòng)化;2000年11期

3 康重慶,夏清,張伯明;電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)研究綜述與發(fā)展方向的探討[J];電力系統(tǒng)自動(dòng)化;2004年17期

4 白建社,盛戈v，

本文編號(hào)：2024993