基于多變量LS-SVM和模糊循環(huán)推理系統(tǒng)的負(fù)荷預(yù)測(cè).pdf

1、智能電網(wǎng)是未來(lái)電網(wǎng)的發(fā)展趨勢(shì),各行業(yè)對(duì)電力的依賴(lài)增強(qiáng)，對(duì)供電可靠性及電能質(zhì)量的要求日益提高，以高效、清潔、安全、可靠、交互為主要特點(diǎn)的智能電網(wǎng)的實(shí)現(xiàn)，離不開(kāi)精確的負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)的支持。同時(shí)，我國(guó)積極推進(jìn)電力體制改革，重點(diǎn)任務(wù)就包括有序推進(jìn)電價(jià)改革，理順電價(jià)形成機(jī)制；推進(jìn)電力交易體制改革，完善市場(chǎng)化交易機(jī)制；建立相對(duì)獨(dú)立的電力交易機(jī)構(gòu)，形成公平規(guī)范的市場(chǎng)交易平臺(tái)。逐漸形成的電力市場(chǎng)需求響應(yīng)將給傳統(tǒng)用電模式帶來(lái)重大變化，用戶(hù)可以根據(jù)電能需求結(jié)

2、合實(shí)時(shí)電價(jià)調(diào)整用電模式，這使得負(fù)荷預(yù)測(cè)變得更加復(fù)雜。目前國(guó)內(nèi)針對(duì)智能電網(wǎng)需求響應(yīng)環(huán)境下的負(fù)荷預(yù)測(cè)取得一定的研究成果，隨著電力市場(chǎng)逐步開(kāi)放，對(duì)復(fù)雜需求響應(yīng)環(huán)境下的負(fù)荷預(yù)測(cè)方法研究具有重要的意義。
　　本文以智能電網(wǎng)需求響應(yīng)環(huán)境下電力市場(chǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)為研究對(duì)象，對(duì)電力市場(chǎng)售電側(cè)、需求側(cè)之間的關(guān)系進(jìn)行了討論，以探宄更高精度的負(fù)荷預(yù)測(cè)方法。主要內(nèi)容如下：
　　首先，通過(guò)相似日負(fù)荷序列局部形相似計(jì)算，選取樣本數(shù)據(jù)?？紤]到預(yù)測(cè)時(shí)刻負(fù)荷和前面

3、若干時(shí)刻負(fù)荷的內(nèi)在規(guī)律，以及負(fù)荷曲線(xiàn)的總體相似與局部相似間的差異，將負(fù)荷曲線(xiàn)形系數(shù)（負(fù)荷序列形狀相似程度的指標(biāo)）引入預(yù)測(cè)樣本的選擇中，完成預(yù)測(cè)樣本的提取，能夠減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)，大大提高預(yù)測(cè)速度和預(yù)測(cè)性能。
　　其次，采用多輸入雙輸出的最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)，對(duì)負(fù)荷和價(jià)格進(jìn)行同時(shí)預(yù)測(cè)，得到初步預(yù)測(cè)結(jié)果。
　　然后，考慮需求響應(yīng)條件下實(shí)時(shí)電價(jià)與負(fù)荷之間的相互影響，采用基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的模糊循環(huán)推理系統(tǒng)模擬人的思維過(guò)程，通

4、過(guò)挖掘電價(jià)變化量、負(fù)荷變化量等變量之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，模擬電價(jià)與負(fù)荷預(yù)測(cè)之間存在博弈過(guò)程。
　　最后，對(duì)多變量最小二乘支持向量機(jī)的初步預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行循環(huán)修改，直至負(fù)荷和電價(jià)預(yù)測(cè)結(jié)果趨于穩(wěn)定。多變量最小二乘支持向量機(jī)不存在容易陷入局部最優(yōu)等問(wèn)題，并且有良好的泛化能力，基于改進(jìn)的模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法具有良好的完備性和魯棒性，模糊控制器對(duì)循環(huán)預(yù)測(cè)的控制能夠逼近現(xiàn)實(shí)環(huán)境的各種可能情況，修正負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果。針對(duì)某電網(wǎng)的實(shí)際預(yù)測(cè)結(jié)果表明，該方法具有較