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《华北电力大学(河北)》 2008年
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支持向量回归在短期负荷预测中的应用研究

冷喜武  
【摘要】: 随着电力市场竞争日益激烈,短期负荷预测受到越来越多的关注,并逐渐成为电力市场的一个重要研究领域。负荷预测一般是通过建立历史负荷和气象因素的关联模型来实现的。现在支持向量机理论被逐步应用到了负荷预测领域并取得了较好的预测效果。本文短期负荷预测、支持向量回归和序列最小优化理论进行了深入研究,并分别用线性回归、支持向量回归、序列最小优化三种方法对某省负荷数据进行了实验对比分析,结果表明序列最小优化算法比其他两种算法具有更好的适应性和预测精度。
【学位授予单位】:华北电力大学(河北)
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TM715

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前4条
1 潘锋;程浩忠;;基于RBF核函数的SVM方法在短期电力负荷预测中的应用[J];供用电;2006年01期
2 张林,刘先珊,阴和俊;基于时间序列的支持向量机在负荷预测中的应用[J];电网技术;2004年19期
3 吴宏晓,侯志俭;基于免疫支持向量机方法的电力系统短期负荷预测[J];电网技术;2004年23期
4 牛东晓;谷志红;邢棉;王会青;;基于数据挖掘的SVM短期负荷预测方法研究[J];中国电机工程学报;2006年18期
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 杨金芳;支持向量回归在预测控制中的应用研究[D];华北电力大学(河北);2007年
2 杨奎河;短期电力负荷的智能化预测方法研究[D];西安电子科技大学;2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 王常飞;电力系统短期负荷预测方法的研究及实现[D];郑州大学;2005年
2 王白玲;电力负荷组合预测的理论方法及影响因素分析[D];华北电力大学(北京);2005年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 陶秀凤,唐诗忠,周鸣争;基于支持向量机的软测量模型及应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2004年02期
2 张贵,乔春生;应用支持向量机回归确定岩体强度指标[J];北方交通大学学报;2004年01期
3 徐正光,王淑盛,刘冀伟,王志良,史立峰;基于主成分分析的核Fisher判别方法在油水识别中的应用[J];北京科技大学学报;2005年01期
4 郭辉;王玲;刘贺平;;基于核主成分分析与最小二乘支持向量机结合处理时间序列预测问题[J];北京科技大学学报;2006年03期
5 刘万春,罗双华,朱玉文,谢世斌;基于聚类分析和支持向量机的布匹瑕疵分类方法[J];北京理工大学学报;2004年08期
6 吴德会;王晓红;;基于SVM的传感器动态模型辩识方法[J];传感技术学报;2006年03期
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9 沈明华;肖立;王飞行;;支持向量机在模式识别中的应用[J];电讯技术;2006年04期
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 刘锡兰;杨昱;;支持相量机方法在渤海湾风暴增水强度预报中的应用[A];节能环保 和谐发展——2007中国科协年会论文集(二)[C];2007年
2 郭锋;刘丽丽;吕凝;;基于LLE和SVM的人像识别方法[A];2007北京地区高校研究生学术交流会通信与信息技术会议论文集(上册)[C];2008年
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4 王伟;郑东良;;支持向量机的分类机理研究[A];信号与信息处理技术第三届信号与信息处理全国联合学术会议论文集[C];2004年
5 邵小健;段华;贺国平;;一种改进的最少核分类器[A];中国运筹学会第七届学术交流会论文集(上卷)[C];2004年
6 石培培;刘红英;;具有单个等式和界约束二次规划的新算法[A];中国运筹学会第八届学术交流会论文集[C];2006年
7 Dougsoo Kaown;刘建国;;支持向量机的几何解法(英文)[A];中国运筹学会第八届学术交流会论文集[C];2006年
8 乔立岩;彭喜元;彭宇;;基于支持向量机的键盘密码输入异常检测方法研究[A];2004全国测控、计量与仪器仪表学术年会论文集(上册)[C];2004年
9 荣海娜;张葛祥;张翠芳;;基于支持向量机的非线性系统辨识方法[A];中国自动化学会、中国仪器仪表学会2004年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会论文集[C];2004年
10 赵丽;杨利彬;;基于支持向量机的供应商合作伙伴选择[A];全国第九届企业信息化与工业工程学术会议论文集[C];2005年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 陈莉;KDD中的几个关键问题研究[D];西安电子科技大学;2003年
2 陆阳;二进神经网络规则提取方法研究[D];合肥工业大学;2002年
3 叶俊勇;人脸检测与识别方法研究[D];重庆大学;2002年
4 马笑潇;智能故障诊断中的机器学习新理论及其应用研究[D];重庆大学;2002年
5 夏建涛;基于机器学习的高维多光谱数据分类[D];西北工业大学;2002年
6 王崇文;自动指纹识别方法研究[D];重庆大学;2002年
7 王亮申;图像特征提取及基于内容图像数据库检索理论和方法研究[D];大连理工大学;2002年
8 张燕平;基于商空间的构造性数据挖掘方法及应用[D];安徽大学;2003年
9 范昕炜;支持向量机算法的研究及其应用[D];浙江大学;2003年
10 刘广利;基于支持向量机的经济预警方法研究[D];中国农业大学;2003年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 屈炳云;移动通信中的多用户检测算法[D];西安电子科技大学;2001年
2 姜绍君;与文本有关的说话人识别方法的研究[D];大连理工大学;2001年
3 李华;SVM中多项式核函数的修改及Exon-Intron特征序列的研究[D];北京工业大学;2001年
4 郑捷;SVM几何修正法及其在DNA序列处理中的应用[D];北京工业大学;2001年
5 周东树;支撑向量回归机(SVRM)的微分几何方法[D];北京工业大学;2001年
6 忻栋;支持向量机算法的研究及在说话人识别上的应用[D];浙江大学;2002年
7 刘学军;键盘用户身份验真与加权主分量分类器[D];南京航空航天大学;2002年
8 张惠康;骨肿瘤辅助诊断专家系统的研究[D];第四军医大学;2002年
9 冯洪海;基于粗糙集和支持向量机的多值分类算法[D];河北农业大学;2002年
10 姬水旺;强噪声和类间重叠数据下支持向量机学习的研究[D];武汉科技大学;2002年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 马静波,杨洪耕;自适应卡尔曼滤波在电力系统短期负荷预测中的应用[J];电网技术;2005年01期
2 杨延西,刘丁;基于小波变换和最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测[J];电网技术;2005年13期
3 康重庆;周安石;王鹏;郑广君;刘一;;短期负荷预测中实时气象因素的影响分析及其处理策略[J];电网技术;2006年07期
4 赵宇红;唐耀庚;张韵辉;;基于神经网络和模糊理论的短期负荷预测[J];高电压技术;2006年05期
5 高山,张凌浩,李军红,田洪钧,杨剑平;节假日短期负荷预测的一种实用算法[J];江苏电机工程;2002年02期
6 祁亨年;支持向量机及其应用研究综述[J];计算机工程;2004年10期
7 张学工;关于统计学习理论与支持向量机[J];自动化学报;2000年01期
8 邹健,杨莹春,诸静;基于灰色模型的预测模糊控制策略及其应用研究[J];中国电机工程学报;2002年09期
9 莫维仁,张伯明,孙宏斌,胡子珩,刘顺桂;扩展短期负荷预测的原理和方法[J];中国电机工程学报;2003年03期
10 邰能灵,侯志俭;小波模糊神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用[J];中国电机工程学报;2004年01期
中国博士学位论文全文数据库 前7条
1 周篁;可再生能源发电政策智能模拟方法的研究[D];中国电力科学研究院;2003年
2 程其云;基于数据挖掘的电力短期负荷预测模型及方法的研究[D];重庆大学;2004年
3 杨奎河;短期电力负荷的智能化预测方法研究[D];西安电子科技大学;2004年
4 丁伟;市场机制下输电规划方法研究与投资分析[D];华北电力大学(北京);2007年
5 杨金芳;支持向量回归在预测控制中的应用研究[D];华北电力大学(河北);2007年
6 王志勇;数据挖掘方法在短期负荷预测中的应用研究[D];浙江大学;2007年
7 徐敏杰;智能工程及其在电力供需分析与预警中的应用[D];北京交通大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前8条
1 龚灯才;基于支持向量机的电力短期负荷预测研究[D];河海大学;2006年
2 杨明辉;基于神经网络的系统辨识方法研究[D];北京工业大学;2000年
3 孙英云;基于数据挖掘的短期负荷预测研究[D];清华大学;2004年
4 王白玲;电力负荷组合预测的理论方法及影响因素分析[D];华北电力大学(北京);2005年
5 王常飞;电力系统短期负荷预测方法的研究及实现[D];郑州大学;2005年
6 赵君有;基于灰色理论的中长期电力负荷的预测[D];沈阳工业大学;2007年
7 徐冬生;超短期负荷预测系统研究[D];浙江大学;2007年
8 肖蔚;基于支持向量机的短期电力负荷预测方法研究[D];武汉理工大学;2008年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 董景荣;基于因素影响的电力消费预测研究[J];重庆师范学院学报(自然科学版);2000年02期
2 刘赛,陈光东;层次分析法在电力负荷组合预测中的应用[J];长沙电力学院学报(自然科学版);2002年04期
3 荣雅君,殷桂梁,陈宝国;电力系统中长期负荷预测的灰色动态模型研究[J];燕山大学学报;1997年04期
4 程旭,康重庆,夏清,沈瑜;短期负荷预测的综合模型[J];电力系统自动化;2000年09期
5 徐光虎,申刚,顾洁,程浩忠,杨宗麟;基于自适应进化规划的电力系统负荷预测综合模型[J];电力自动化设备;2002年06期
6 赵海青,牛东晓;负荷预测的交叉式自适应优选组合预测模型[J];华北电力大学学报;2000年04期
7 祝滨,刘耀年,陈得治;负荷分析与短期负荷预测的研究[J];东北电力技术;1999年11期
8 徐波;辽宁电网实行需求侧管理的必要性及措施[J];东北电力技术;2001年12期
9 康重庆,夏清,沈瑜,相年德;电力系统负荷预测的综合模型[J];清华大学学报(自然科学版);1999年01期
10 张波;AHP基本原理简介[J];西北大学学报(自然科学版);1998年02期
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 周涌;非线性系统的神经网络内模控制研究[D];南京理工大学;2003年
2 姜静清;最小二乘支持向量机算法及应用研究[D];吉林大学;2007年
【相似文献】
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1 应剑烈;华国栋;刘耀年;;基于v-SVR的短期电力负荷预测[J];东北电力大学学报;2007年02期
2 方瑞明;;集成RS和SVR的电力系统短期负荷预测方法[J];华侨大学学报(自然科学版);2007年03期
3 王李东,李志宇,文劲宇;基于SVR算法的短期负荷快速预测研究[J];继电器;2005年09期
4 王东;;回归算法在电力负荷预测中的应用[J];仪器仪表用户;2009年06期
5 汪峰,于尔铿,阎承山,李晓彬,刘军,刘永奇;基于因素影响的电力系统短期负荷预报方法的研究[J];中国电机工程学报;1999年08期
6 高山;短期负荷预测的神经网络实现[J];电力需求侧管理;2001年06期
7 周佃民,管晓宏,孙婕,黄勇;基于神经网络的电力系统短期负荷预测研究[J];电网技术;2002年02期
8 戴文进,付小科;基于模式识别和神经网络的电力系统短期负荷预测[J];南昌大学学报(工科版);2003年02期
9 赵宇红,赵学成,肖金凤;多层前馈神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用[J];南华大学学报(理工版);2004年01期
10 邓培敏;陈明华;佘恬;;Elman网络在短期负荷预测中的应用[J];企业科技与发展;2009年04期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 刘耀年;王浩;何昌浩;何萍;;基于支持向量回归机的短期电力负荷预测[A];第十届全国电工数学学术年会论文集[C];2005年
2 胡松峰;彭显刚;;电网短期负荷预测方法综述[A];武汉(南方九省)电工理论学会第22届学术年会、河南省电工技术学会年会论文集[C];2010年
3 彭姝迪;林静玉;周渠;李孟励;;加权支持向量回归机在传感阵列模式识别中的应用[A];重庆市电机工程学会2010年学术会议论文集[C];2010年
4 盛琼;顾泽;骆丽楠;;基于实时气象要素的湖州短期负荷预测研究[A];第八届长三角气象科技发展论坛论文集[C];2011年
5 邢晓哲;刘玉良;丁旭元;;考虑端点效应的经验模态分解在短期负荷预测中的应用[A];低碳经济与科学发展——吉林省第六届科学技术学术年会论文集[C];2010年
6 刘念;徐成华;;利用RBF对农村低压台区进行短期负荷预测[A];新世纪 新机遇 新挑战——知识创新和高新技术产业发展(上册)[C];2001年
7 陈懿冰;张玲玲;石勇;;基于改进的支持向量回归机的金融时序预测[A];第六届(2011)中国管理学年会论文摘要集[C];2011年
8 邓小英;杨顶辉;关昕;;基于支持向量回归的随机噪声消减和零漂去除[A];中国地球物理·2009[C];2009年
9 郭志明;赵春江;陈立平;黄文倩;;基于GA-LSSVR的烟草尼古丁含量的近红外光谱分析[A];中国农业工程学会电气信息与自动化专业委员会、中国电机工程学会农村电气化分会科技与教育专委会2010年学术年会论文摘要[C];2010年
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中国重要报纸全文数据库 前9条
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3 王海亚;负荷预测的几种方法及特点[N];黔西南日报;2008年
4 通讯员池长斌;宁夏电网短期负荷预测西北第一[N];中国电力报;2011年
5 本报记者 林海宇;对迎峰度夏和奥运保电工作再部署再动员[N];华东电力报;2008年
6 曹琰陈也清;华中电网用电负荷创新高[N];国家电网报;2008年
7 宋鹏涛;华北电网多措并举保国庆用电[N];华北电力报;2005年
8 记者 龙建平;“黄金周”广东电网两不误[N];中国电力报;2006年
9 崔春华;西北电网公司积极调度缓解我省供电紧张[N];陕西日报;2008年
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1 赵永平;支持向量回归机及其在智能航空发动机参数估计中的应用[D];南京航空航天大学;2009年
2 谭显胜;支持向量回归解释性体系的建立及应用[D];湖南农业大学;2010年
3 余艳芳;改进型支持向量回归机及其在过程建模与控制中的应用[D];华东理工大学;2010年
4 周金柱;电子装备结构因素对电性能影响的支持向量建模与补偿[D];西安电子科技大学;2011年
5 蒋辉;经济预测的灰色支持向量回归方法[D];中南大学;2010年
6 王硕禾;基于短期负荷预测技术的电能控制系统研究[D];天津大学;2009年
7 裴军芳;基于QPSO优化的聚合物玻璃化转变温度的支持向量回归研究[D];重庆大学;2012年
8 张智晟;基于多元理论融合的电力系统短期负荷预测的研究[D];天津大学;2004年
9 袁从贵;最小二乘支持向量回归及其在水质预测中的应用研究[D];广东工业大学;2012年
10 程其云;基于数据挖掘的电力短期负荷预测模型及方法的研究[D];重庆大学;2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 冷喜武;支持向量回归在短期负荷预测中的应用研究[D];华北电力大学(河北);2008年
2 朱焕荣;遗传规划在电力短期负荷预测中的应用[D];河北农业大学;2011年
3 苗强;农民收入的粗糙支持向量回归与实证分析[D];安徽大学;2010年
4 刘凯;基于改进BP神经网络的短期负荷预测研究[D];河海大学;2005年
5 冷北雪;基于支持向量机的电力系统短期负荷预测[D];西南交通大学;2010年
6 刘继胜;基于人工神经网络的电力系统短期负荷预测的应用分析[D];华北电力大学(北京);2011年
7 阿磊;基于支持向量回归机的汇率预测[D];华东师范大学;2011年
8 赵福成;基于人工神经网络的短期负荷预测[D];华北电力(北京)大学;2002年
9 李海东;人工智能方法在电力系统短期负荷预测中的研究[D];辽宁工程技术大学;2002年
10 王(山弄);支持向量回归在曲线拟合/重构中的应用[D];中国农业大学;2005年
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