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《哈尔滨工程大学》 2010年
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全电力推进船舶短期电力负荷预测研究

王嘉钰  
【摘要】: 随着全电力推进船舶电站自动化的提高,船舶电力负荷预测逐渐成为研究热点。越来越多的人工智能方法被应用到电力负荷预测中,使电力负荷的预测更加精确。本文以全电力推进船舶为研究对象,应用改进的支持向量机(SVM)方法对其进行电力负荷预测。 本文首先介绍了常用的短期电力负荷预测方法。通过对比国内外船舶短期电力负荷预测方法,说明SVM船舶短期电力负荷预测的优势。之后,又介绍了全电力推进船舶的电力系统,以及预测相关的一些技术基础,如SVM和蚁群算法。 其次,介绍了SVM的基本原理,并给出核函数的概念。由于短期电力负荷预测需要迅速取得预测结果,本文将最小二乘法应用到SVM中,降低了问题的复杂性,提高了求解速度。通过分析现有最小二乘SVM中参数确定方法的不足,使用蚁群算法来优化计算最小二乘SVM中的两个参数。 最后,对采集的历史数据做出了预处理。数据初始化后,建立预测模型,使用蚁群优化算法计算惩罚参数与核函数参数,之后使用ACA-LS-SVM方法对目标全电力推进船舶进行短期电力负荷预测。将仿真实验结果与ANN法和传统SVM法的实验结果对比分析,证明了在船舶短期电力负荷预测领域,ACA-LS-SVM方法比其它方法速度更快,精确度更高。
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