【摘要】：電力負荷的預(yù)測根據(jù)負載以往和目前的值及相干影響因子想見將來值。把人功智能方式運用到負載推測中,能獲得比較好的確定性預(yù)測效果。但由于迅速成長的智能電網(wǎng),在歷史負荷和氣象信息對負荷預(yù)測的準確性有影響外,還有許多自然環(huán)境中的各種可變性對其影響。而負荷的確定性預(yù)測方式獲得的效果不能很好體現(xiàn)需求的可變性,區(qū)間預(yù)測的效果可體現(xiàn)出這類可變性。電力體系中的決議職員可以憑借區(qū)間預(yù)測的效果,在實施生產(chǎn)策略、體系安全剖析等事情時,更好地意識到將來負荷大概存在的可變性因子,從而做出更為公道的決議計劃。本文經(jīng)由對負荷特征分析過程,辨別負荷本身轉(zhuǎn)變和相干因子的影響規(guī)律。應(yīng)用最小二乘支撐向量機(Least Squares Support Vector Machines,LSSVM)模型實行預(yù)測。但是預(yù)測過程中參數(shù)的抉擇對預(yù)測效果有重大影響,本文利用粒子群尋優(yōu)化算法(Panicle Swarm Optimization,PSO)對其中參數(shù)選優(yōu)選取。確立了鑒于PSO的LSSVM模型,實行了參數(shù)的優(yōu)化選取,同時對將來短時間負荷進行確定性預(yù)測,并經(jīng)由計算平均相對誤差作為評價尺度,證明了該算法推測精度有了提升。針對電力負荷變化的可變性,該文在負載短期確定性推測的基礎(chǔ)上,提出了基于最優(yōu)窗寬高斯核密度估計的負荷短期的間距預(yù)測方法。該方式首先經(jīng)由對歷史負荷相對誤差實施統(tǒng)計剖析,然后應(yīng)用非參數(shù)核估計方法,選擇高斯核函數(shù)和最優(yōu)窗寬相連系,經(jīng)由每負荷區(qū)域內(nèi)的相對偏差確立密度概率函數(shù),然后連系確定性效果預(yù)測轉(zhuǎn)化成將來負荷值的幾率密度函數(shù),終究實現(xiàn)不一樣置信度下的負荷的間距預(yù)測。本文用間距覆蓋比和間距均勻?qū)捳鰹檩敵鰠^(qū)域的指價評標。經(jīng)由案例說明所主張的短時間負荷區(qū)域預(yù)測方式擁有比可行性,提升了區(qū)間預(yù)測的準確性。
【學(xué)位授予單位】：沈陽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TM715

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本文編號：2623566