基于支持向量機(jī)的短期電力負(fù)荷預(yù)測

1、基于支持向量機(jī)的短期電力負(fù)荷預(yù)測基于支持向量機(jī)的短期電力負(fù)荷預(yù)測時(shí)昀電力負(fù)荷預(yù)測是電力系統(tǒng)領(lǐng)域一個(gè)傳統(tǒng)問題。分析了現(xiàn)有短期電力負(fù)荷預(yù)測方法的優(yōu)缺點(diǎn)。研究了基于支持向量機(jī)的短期電力負(fù)荷預(yù)測方法，分析了該方法在實(shí)施的步驟和相關(guān)方法，并進(jìn)行了相關(guān)分析。【關(guān)鍵詞】負(fù)荷預(yù)測支持向量機(jī)粒子群算法最小二乘向量機(jī)核函數(shù)負(fù)荷預(yù)測是指從已知情況出發(fā)，通過對于歷史數(shù)據(jù)的分析和研究，探索事物之間的內(nèi)在聯(lián)系和發(fā)展變化規(guī)律，對負(fù)荷發(fā)展做出預(yù)先估計(jì)和推測。電力負(fù)荷預(yù)

2、測主要是以下幾個(gè)目的：（1）電能由于其特殊性導(dǎo)致不能大面積的儲存，需要邊生產(chǎn)邊使用，所以發(fā)電量的不足或者過剩都會影響電力生產(chǎn)部門的經(jīng)濟(jì)效益。（2）生活中電力事故時(shí)有發(fā)生，不僅會導(dǎo)致不同程度的經(jīng)濟(jì)損失，還會對人民生命財(cái)產(chǎn)安全造成威脅，所以對電力負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測，預(yù)先了解電力負(fù)荷的臨界狀態(tài)是很有必要的。（3）而負(fù)荷預(yù)測可以了解不同區(qū)域不同機(jī)構(gòu)的用電高峰期。調(diào)整用戶的用電時(shí)間和負(fù)荷，利用錯(cuò)峰效應(yīng)，充分利用整個(gè)電力系統(tǒng)的容量，發(fā)揮整個(gè)系統(tǒng)的潛力，對

3、于緩解用電緊張有重要的意義。1短期電力負(fù)荷預(yù)測方法1.2人工智能法目前對于非線性和復(fù)雜系統(tǒng)的電力負(fù)荷預(yù)測主要使用人工智能法。主要包括基于專家系統(tǒng)的預(yù)測技術(shù)、支持向量機(jī)、模糊控制技術(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、混沌預(yù)測技術(shù)等。1.2.1基于專家系統(tǒng)的預(yù)測技術(shù)專家系統(tǒng)是人工智能系統(tǒng)中比較成熟的方法，能夠模擬人類專家決策過程。1.2.2模糊控制方法模糊預(yù)測方法僅僅模擬專家的推理和判斷方式，并不需要建立精確的數(shù)學(xué)模型。模糊理論適合描述廣泛存在的不確定性，

4、同時(shí)它具有強(qiáng)大的非線性映射能力，能夠在任意精度上一致逼近任何定義在一個(gè)致密集上的非線性函數(shù)，并能夠從大量的數(shù)據(jù)中提取它們的相似性。但模糊理論也存在學(xué)習(xí)能力比較弱，映射輸出比較粗糙等缺點(diǎn)。1.2.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模仿生物腦結(jié)構(gòu)和功能的一種信息處理系統(tǒng)，有較好的容錯(cuò)性，但容易陷入局部收斂。2基于支持向量機(jī)的短期電力負(fù)荷預(yù)測支持向量機(jī)以統(tǒng)計(jì)學(xué)理論為基礎(chǔ)，通過尋求最小化的結(jié)構(gòu)化風(fēng)險(xiǎn)來實(shí)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)和置信范圍的最小化。依靠嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)