本文關(guān)鍵詞：電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)研究

  更多相關(guān)文章： 短期負(fù)荷預(yù)測(cè) 相似日 離散Frechet距離 EEMD SVM LS-SVM

【摘要】：短期負(fù)荷預(yù)測(cè)是能量管理系統(tǒng)(EMS)的組成部分,也是電力系統(tǒng)運(yùn)行調(diào)度中的重要內(nèi)容,對(duì)電力系統(tǒng)的運(yùn)行、控制和計(jì)劃都有著非常重要的意義,其預(yù)測(cè)精度的高低直接影響到電力系統(tǒng)的安全性和經(jīng)濟(jì)性。 本文對(duì)電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的背景和研究現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述,對(duì)現(xiàn)有的傳統(tǒng)方法和智能方法做了簡(jiǎn)單分析,介紹了短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的基本原則、要求和預(yù)測(cè)效果的評(píng)價(jià)方法,重點(diǎn)對(duì)短期負(fù)荷的內(nèi)在規(guī)律和外在特性進(jìn)行了深入分析,根據(jù)短期負(fù)荷的特性提出了三種有效的預(yù)測(cè)方法。 首先,根據(jù)短期負(fù)荷的外在特性,提出了基于日特征量相似日的PSO-SVM短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法,該方法引入了人體舒適度指數(shù),綜合考慮天氣因素對(duì)短期負(fù)荷的耦合影響,并與其余主導(dǎo)因素構(gòu)成日特征量,采用求取相似度的方法選取相似日,并建立PSO-SVM預(yù)測(cè)模型,該方法解決了SVM預(yù)測(cè)模型的知識(shí)冗余問(wèn)題,減少了訓(xùn)練樣本,經(jīng)過(guò)仿真驗(yàn)證,最終的預(yù)測(cè)結(jié)果要優(yōu)于負(fù)荷預(yù)測(cè)競(jìng)賽優(yōu)勝者的預(yù)測(cè)結(jié)果。 其次,根據(jù)短期負(fù)荷的內(nèi)在規(guī)律,提出了基于離散Frechet距離和LS-SVM的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法,該方法依據(jù)負(fù)荷曲線特點(diǎn)通過(guò)離散Frechet距離判別曲線相似性的方法選取相似時(shí)段,并利用相似時(shí)段的歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)建立具有更好泛化性的LS-SVM預(yù)測(cè)模型。經(jīng)過(guò)仿真驗(yàn)證,該方法與標(biāo)準(zhǔn)LS-SVM的預(yù)測(cè)結(jié)果相比,提高了預(yù)測(cè)精度。 最后,針對(duì)基于離散Frechet距離和LS-SVM的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法中存在從總負(fù)荷數(shù)據(jù)表層入手建模預(yù)測(cè),無(wú)法關(guān)注組成負(fù)荷各成分特性的問(wèn)題,提出了基于EEMD相似日分解的LS-SVM短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法,將離散Frechet距離選取出的相似時(shí)段進(jìn)行EEMD分解,得到代表負(fù)荷各個(gè)部分的IMF分量,根據(jù)各IMF分量的特點(diǎn),建立擁有不同核函數(shù)的LS-SVM預(yù)測(cè)模型分別對(duì)各分量進(jìn)行預(yù)測(cè),最后將各分量預(yù)測(cè)結(jié)果相加得到最終結(jié)果。經(jīng)仿真驗(yàn)證,EEMD分解得到的IMF分量能夠較好地體現(xiàn)出負(fù)荷各成分的特性,最終結(jié)果的預(yù)測(cè)精度相比基于離散Frechet距離和LS-SVM的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法的預(yù)測(cè)精度得到提高。
【關(guān)鍵詞】：短期負(fù)荷預(yù)測(cè) 相似日 離散Frechet距離 EEMD SVM LS-SVM
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TM715
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 緒論11-21
• 1.1 課題的研究背景和意義11-13
• 1.1.1 電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)的意義11
• 1.1.2 電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)的分類(lèi)11-13
• 1.2 短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-18
• 1.2.1 常用的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法14-17
• 1.2.2 短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法的研究動(dòng)向17-18
• 1.3 本文的主要工作和內(nèi)容安排18-21
• 第二章 短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的概述與分析21-33
• 2.1 短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的概述21-23
• 2.1.1 短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的基本原則和要求21-22
• 2.1.2 短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的步驟22
• 2.1.3 短期負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果的分析和評(píng)價(jià)22-23
• 2.2 短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的特性分析23-29
• 2.2.1 短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的內(nèi)在規(guī)律23-26
• 2.2.2 短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的外部影響因素26-29
• 2.3 短期負(fù)荷數(shù)據(jù)的預(yù)處理29-31
• 2.3.1 負(fù)荷數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性29
• 2.3.2 負(fù)荷數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法29-31
• 2.4 本章小結(jié)31-33
• 第三章 基于日特征量相似日的PSO-SVM短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法33-47
• 3.1 引言33
• 3.2 日特征量的建立33-38
• 3.2.1 人體舒適度指數(shù)33-34
• 3.2.2 主要影響因素的選取34-35
• 3.2.3 主要因素的量化35-38
• 3.3 相似日的選取38-39
• 3.4 粒子群優(yōu)化的支持向量機(jī)的預(yù)測(cè)模型39-44
• 3.4.1 粒子群優(yōu)化算法39-40
• 3.4.2 支持向量機(jī)(SVM)理論40-43
• 3.4.3 預(yù)測(cè)模型的建立43-44
• 3.5 仿真驗(yàn)證44-46
• 3.6 本章小結(jié)46-47
• 第四章 基于離散Frechet距離和LS-SVM的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法47-57
• 4.1 引言47
• 4.2 短期負(fù)荷曲線的特點(diǎn)分析47-48
• 4.3 基于離散Frechet距離的曲線相似性判定48-52
• 4.3.1 曲線間的連續(xù)Frechet距離和離散Frechet距離48-50
• 4.3.2 Frechet距離與離散Frechet距離的比較50-51
• 4.3.3 離散Frechet距離判別負(fù)荷曲線相似性51-52
• 4.4 最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)的預(yù)測(cè)模型52-54
• 4.4.1 LS-SVM的基本原理52-53
• 4.4.2 預(yù)測(cè)模型的建立53-54
• 4.5 仿真驗(yàn)證54-56
• 4.6 本章小結(jié)56-57
• 第五章 基于EEMD相似日分解的LS-SVM短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法57-67
• 5.1 引言57
• 5.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)原理57-59
• 5.3 基于噪聲輔助分析的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)59-62
• 5.3.1 EMD在白噪聲信號(hào)下的特性59-60
• 5.3.2 EEMD的原理60-62
• 5.4 預(yù)測(cè)模型的建立62-63
• 5.5 仿真驗(yàn)證63-65
• 5.6 本章小結(jié)65-67
• 第六章 總結(jié)與展望67-69
• 6.1 總結(jié)67-68
• 6.2 展望68-69
• 致謝69-71
• 參考文獻(xiàn)71-75
• 附錄A 攻讀碩士期間發(fā)表的論文75
• 附錄B 攻讀碩士期間獲得的軟件著作權(quán)75

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1014606