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1、電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力系統(tǒng)安全和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重要依據(jù)。價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制引入電力系統(tǒng)形成電力市場(chǎng)后,對(duì)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度和速度提出了更高的要求。雖然負(fù)荷預(yù)測(cè)的研究己有幾十年歷史,有很多負(fù)荷預(yù)測(cè)的理論和方法,但是隨著新理論和新技術(shù)的發(fā)展,對(duì)負(fù)荷預(yù)測(cè)新方法的研究仍在不斷地深入進(jìn)行。支持向量機(jī)作為數(shù)據(jù)挖掘的一項(xiàng)新技術(shù),應(yīng)用于模式識(shí)別和處理回歸問(wèn)題等諸多領(lǐng)域。小波分析理論在時(shí)間頻域分析方面有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。針對(duì)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的各種影響因素的非線性特性,結(jié)
2、合小波分析和支持向量機(jī)各自的優(yōu)勢(shì),本文提出基于小波分析和支持向量機(jī)的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)新方法,以提高預(yù)測(cè)精度和時(shí)效性,具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。
本文介紹了支持向量機(jī)的基本原理,分析了支持向量機(jī)所具有非線性擬合、泛化能力強(qiáng)、訓(xùn)練收斂速度快等顯著特點(diǎn)。針對(duì)電力系統(tǒng)負(fù)荷與各種影響因素之間的非線性關(guān)系,建立了基于支持向量機(jī)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,并與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法作了實(shí)例分析比較,印證了支持向量機(jī)在負(fù)荷預(yù)測(cè)方面的優(yōu)越性。
3、 由于影響負(fù)荷的因素繁多且復(fù)雜,若對(duì)輸入不加適當(dāng)選擇處理會(huì)導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度降低,訓(xùn)練時(shí)間增加。本文采用小波分析這種有效的時(shí)間負(fù)荷序列分析技術(shù),將歷史負(fù)荷序列分為幾個(gè)頻率不同的更具有可預(yù)測(cè)性的序列,強(qiáng)化了歷史數(shù)據(jù)規(guī)律。在基于支持向量機(jī)負(fù)荷預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上,對(duì)樣本負(fù)荷序列進(jìn)行頻域分解,建造負(fù)荷預(yù)測(cè)的支持向量機(jī)模型。實(shí)例分析驗(yàn)證了基于小波分析和支持向量機(jī)的負(fù)荷預(yù)測(cè)方法能夠有效的提高負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度。
本文在VC++6.0的基礎(chǔ)上,利
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