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《河海大学》 2006年
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基于支持向量机的电力系统短期负荷预测研究

张红梅  
【摘要】:短期负荷预测是电力系统安全经济运行的前提,随着电力系统的市场化,高质量的负荷预测越来越显得重要和迫切。本论文将支持向量机方法(SVM)引入电力系统短期负荷预测,以期提高负荷预测的准确性。 论文首先进行了详尽的负荷特性研究,为支持向量机输入特征向量的选择及负荷预测模型的建立提供依据。接下来研究了目前通用的交叉验证试算法确定支持向量机参数的负荷预测模型,发现该参数选择方法费力、耗时、盲目,且无法实现参数的自动选择。研究了样本输入特征选择对预测精度的影响,结果显示,输入特征中包含气象、日期和历史负荷等信息时,预测精度更高,且不会增加训练时间。对不适合采用支持向量机方法做负荷预测的重大节假日,提出了简单易行且精确度较好的叠加年负荷增长量法进行预测以为补充。 针对交叉验证试算法选择支持向量机参数的缺点,文章最后重点研究了用粒子群算法(PSO)来优化支持向量机的参数以实现参数的自动选择问题。文章提出了PSO优化参数的SVM回归预测模型,并将其用于短期电力负荷预测。仿真结果显示,它具有令人满意的稳定性和预测精度。
【学位授予单位】:河海大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TM715

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前3条
1 王奔;冷北雪;张喜海;单翀皞;从振;;支持向量机在短期负荷预测中的应用概况[J];电力系统及其自动化学报;2011年04期
2 张丽叶;谢文秀;;基于PSO_LS-SVM的装备研制费用预测研究[J];海军航空工程学院学报;2010年06期
3 黄永红;马锋;沈敏;;基于最小二乘支持向量机的变压器励磁涌流识别方法研究[J];电力系统保护与控制;2010年23期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 吕开云;黄河小浪底水利枢纽大坝变形预测方法研究与分析[D];中国矿业大学(北京);2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 程功;基于支持向量机的变形预测方法研究[D];昆明理工大学;2010年
2 辛少杰;燃煤工业锅炉热负荷预测的研究[D];上海交通大学;2011年
3 黄咏容;变压器暂态故障仿真及基于支持向量机的故障辨识[D];西南交通大学;2006年
4 李丽;基于支持向量机的网络流量预测研究[D];南京理工大学;2007年
5 翟信德;基于支持向量机的大坝变形预测研究[D];合肥工业大学;2007年
6 李俊;基于支持向量机的船舶交通事故预测研究[D];武汉理工大学;2008年
7 刘莉;不同核条件下的支持向量机算法研究及验证[D];江南大学;2009年
8 周晓蕾;网络流量预测中基于群智能优化的SVM模型[D];浙江工业大学;2009年
9 徐宏锐;分层考虑气象因素的电力系统短期负荷预测[D];华北电力大学(河北);2009年
10 张云云;基于智能优化SVM的短期负荷预测及误差修正模型研究[D];华北电力大学(河北);2009年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 丁军威,孙雅明;基于混沌学习算法的神经网络短期负荷预测[J];电力系统自动化;2000年02期
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3 鞠平,姜巍,赵夏阳,王俊锴,张世学,刘琰;96点短期负荷预测方法及其应用[J];电力系统自动化;2001年22期
4 赵登福,张涛,杨增辉,谷庆利,夏道止;基于GN-BFGS算法的RBF神经网络短期负荷预测[J];电力系统自动化;2003年04期
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10 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
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 贾德香;韩净;;基于改进BP网络的电力系统超短期负荷预测[J];安徽电气工程职业技术学院学报;2008年03期
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6 刘晖;;浅析电力系统的负荷预测[J];安徽电力;2006年02期
7 张必熙;岳雷;;电网规划中常规中长期负荷预测方法的探讨[J];安徽电力;2011年03期
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9 贾瑞玉;李永顺;;基于覆盖算法的分类器的设计与应用[J];安徽大学学报(自然科学版);2011年02期
10 李峻;孙世群;;基于BP网络模型的青弋江水质预测研究[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2008年02期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 王国庆;李国福;李旭渊;;基于PSO-K均值聚类的核事故应急监测点位快速确定技术研究[A];全国危险物质与安全应急技术研讨会论文集(上)[C];2011年
2 周绮凤;林成德;罗林开;彭洪;;一种基于黎曼度量的训练样本类不平衡SVM分类方法研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 顾小军;杨世锡;钱苏翔;;基于支持向量机的旋转机械多类故障识别研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 周倩;翟永杰;韩璞;;序列最小优化算法在电力系统短期负荷预测中的应用[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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6 康传会;汪晓东;汪轲;常健丽;;基于最小二乘支持向量机的迟滞建模方法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
7 杜健;费保俊;刘颖;潘高田;姚国政;;基于神经网络的导航装备维修能力评估研究[A];第二届中国卫星导航学术年会电子文集[C];2011年
8 姜静;孟利东;孙铁;姜琳;;电弧炉三相电极神经网络控制器的研究[A];中国计量协会冶金分会2012年会暨能源计量与节能降耗经验交流会论文集[C];2012年
9 刘英林;刘洪鹏;査星云;宋扬;;基于SVM的热轧钢卷性能分析[A];中国计量协会冶金分会2012年会暨能源计量与节能降耗经验交流会论文集[C];2012年
10 陈晓清;马君国;赵宏钟;付强;;基于二维小波变换的激光成像雷达目标识别算法[A];中国光学学会2010年光学大会论文集[C];2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 梁洪;基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 王龙金;零/低航速减摇鳍升力模型及系统控制策略研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
3 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
4 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
5 谢忠玉;电力短期负荷时间序列混沌特性分析及预测研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 李晚龙;六自由度Stewart平台分散智能控制研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 杨宁;计算机辅助卷烟配方设计关键技术研究[D];中国海洋大学;2010年
8 郑大腾;柔性坐标测量机空间误差模型及最佳测量区研究[D];合肥工业大学;2010年
9 陈志国;基于群体智能的机器视觉的关键技术研究[D];江南大学;2010年
10 陈宇;电容层析成像反问题求解及图像重建算法研究[D];哈尔滨理工大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 徐芳芳;优化问题的PVD算法研究[D];山东科技大学;2010年
2 滕景忠;智能瓦斯传感器的研制[D];山东科技大学;2010年
3 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
4 姜成玉;基于支持向量机的时间序列预测[D];辽宁师范大学;2010年
5 李海清;支持向量机在金融市场预测中的应用[D];辽宁师范大学;2010年
6 李朋勇;基于全矢高阶谱的故障诊断方法及其应用研究[D];郑州大学;2010年
7 范不井;某地区电网短期负荷预测研究[D];郑州大学;2010年
8 张永锋;半参数回归模型在中长期负荷预测中的应用[D];郑州大学;2010年
9 王洪亮;林州产业集聚区电网规划研究[D];郑州大学;2010年
10 朱民杰;基于神经网络的心电图身份识别研究[D];郑州大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 陈刚,张圣坤;船舶结构碰撞与搁浅风险分析研究综述[J];船舶工程;2000年06期
2 程功;葛燕飞;;广义逆矩阵在测量平差中的应用[J];长春工程学院学报(自然科学版);2009年03期
3 陶本藻;广义逆矩阵与测量平差[J];测绘工程;2000年04期
4 吕开云;鲁铁定;;利用PCA-SVM的大坝变形预测研究[J];测绘科学;2011年01期
5 陈西江;鲁铁定;;变异时序回归GM(1,1)模型[J];测绘科学;2011年06期
6 张小红,李征航,李振洪;隔河岩大坝外观变形GPS自动化监测系统的灵敏度分析[J];测绘通报;2000年11期
7 渠守尚,马勇;测量机器人在小浪底大坝外部变形监测中的应用[J];测绘通报;2001年04期
8 吴秀娟,李征航;基于BP网络的大坝变形分析与预报[J];测绘信息与工程;2003年05期
9 黄铭,葛修润,刘俊;大坝垂线位移监测资料分析的4种统计模型[J];长江科学院院报;2001年02期
10 樊琨;基于人工神经网络的大坝位移预测[J];长江科学院院报;1998年05期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 李艳兵;李元祥;孙龙祥;黄思训;;基于小波纹理特征的卫星云图检索[A];第十二届全国图象图形学学术会议论文集[C];2005年
中国博士学位论文全文数据库 前7条
1 李贵存;变压器仿真与保护新算法的研究[D];华北电力大学;2001年
2 徐岩;电力变压器内部故障数字仿真及其保护新原理的研究[D];华北电力大学(河北);2005年
3 何学文;基于支持向量机的故障智能诊断理论与方法研究[D];中南大学;2004年
4 张国云;支持向量机算法及其应用研究[D];湖南大学;2006年
5 王磊;支持向量机学习算法的若干问题研究[D];电子科技大学;2007年
6 郑永康;相空间重构与支持向量机结合的短期负荷预测研究[D];西南交通大学;2008年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 翁跃宗;厦门港及附近水域船舶交通安全评价[D];大连海事大学;2000年
2 曾华岚;影响海上交通安全的人为因素分析与评价[D];大连海事大学;2000年
3 陈崇云;我国水上交通运输安全分析及事故预测的研究[D];大连海事大学;2002年
4 何勇兵;多变量灰色预测模型在大坝安全监测中的应用[D];浙江大学;2003年
5 周涛;基于PCA的人脸识别研究[D];南京理工大学;2004年
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7 陈影;基于暂态分量的变压器保护研究[D];重庆大学;2004年
8 赖永标;支持向量机在地下工程中的应用研究[D];山东科技大学;2004年
9 张平;狮子滩大坝监测资料分析与参数反演[D];四川大学;2004年
10 杨铁建;基于支持向量机的数据挖掘技术研究[D];西安电子科技大学;2005年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 杨哲;陈柏松;罗艳春;孟冲;;基于SVM的航空兵空运转场载机架次预测研究[J];兵工自动化;2009年08期
2 彭磊;黄张裕;凌晨阳;刘胜男;;基于PSO-SVM模型的深基坑变形预测研究[J];工程勘察;2011年03期
3 牛东晓;魏亚楠;;基于FHNN相似日聚类自适应权重的短期电力负荷组合预测[J];电力系统自动化;2013年03期
4 李响;黎灿兵;曹一家;李龙;程子霞;吕素;;短期负荷预测的解耦决策树新算法[J];电力系统及其自动化学报;2013年03期
5 徐蓓蓓;章正国;郑新龙;何旭涛;敬强;;最小二乘支持向量机在短期风速预测中的应用概况[J];电气技术;2013年06期
6 王保义;赵硕;张少敏;;基于云计算和极限学习机的分布式电力负荷预测算法[J];电网技术;2014年02期
7 孙景文;常鲜戎;;基于改进混沌理论和ACPSO-LSSVR的短期负荷预测[J];电力科学与工程;2014年06期
8 魏好;邓喀中;刘弟林;闻彩焕;;基于SVM的GPS高程拟合模型研究[J];矿山测量;2011年06期
9 徐静;陈正洪;唐俊;李芬;;建筑光伏并网发电系统的发电量预测初探[J];电力系统保护与控制;2012年18期
10 牛庆松;程如同;李彬;石庆喜;亓富军;;基于SD-SVM的负荷预测研究与应用[J];华北电力技术;2012年11期
中国博士学位论文全文数据库 前4条
1 吴敏;P2P网络流量控制管理若干关键技术研究[D];南京邮电大学;2011年
2 张文春;基于支持向量机—可拓学的三峡库区丰都县水库塌岸预测研究[D];吉林大学;2012年
3 吕开云;黄河小浪底水利枢纽大坝变形预测方法研究与分析[D];中国矿业大学(北京);2012年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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6 李谦;现代优化算法在金融时间序列参数估计中的应用[D];暨南大学;2011年
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10 邢大伟;物流配送中心选址优化研究[D];大连海事大学;2011年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 赵海青,牛东晓;灰色优选组合预测模型及其应用[J];保定师范专科学校学报;2002年02期
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5 丁军威,孙雅明;基于混沌学习算法的神经网络短期负荷预测[J];电力系统自动化;2000年02期
6 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
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9 鞠平,姜巍,赵夏阳,王俊锴,张世学,刘琰;96点短期负荷预测方法及其应用[J];电力系统自动化;2001年22期
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 甘文泉,胡保生;用自适应神经元网络进行短期电力负荷预测[J];电网技术;1997年03期
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4 陈根永,杨丽徙,郑自强;县级城区电网规划研究[J];郑州工业大学学报;2000年02期
5 甘德辉;浅谈配网规划中负荷预测的几种方法[J];农村电气化;2001年11期
6 李振然,贾旭彩;基于人工神经网络的短期负荷预测[J];广西电力;2002年04期
7 许涛,贺仁睦,王鹏,徐东杰;基于输入空间压缩的短期负荷预测[J];电力系统自动化;2004年06期
8 罗蕉松;部门负荷预测法在用电负荷预测中的应用[J];中国工程咨询;2004年09期
9 张锋,吴劲晖,张怡,胡若云;基于负荷趋势的新型超短期负荷预测法[J];电网技术;2004年19期
10 胡晖,杨华,胡斌;人工神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用[J];湖南大学学报(自然科学版);2004年05期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 高峰;张川;徐晖;周佃民;翟桥柱;管晓宏;;大型用电企业负荷预测校正方法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
2 吴冰;张筱慧;;基于模糊数与多指标灰靶决策理论的小区负荷预测[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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5 韦碧琳;;对河池供电局负荷预测工作的探讨[A];广西电机工程学会第七届青年学术交流会论文集[C];2002年
6 杨自强;陆亚俊;;利用神经网络预测空调负荷[A];全国暖通空调制冷1998年学术年会论文集(2)[C];1998年
7 吴立增;苑津莎;张铁峰;;基于MIS的中长期配电网负荷预测系统研究与实现[A];全国电工理论与新技术学术年会(CTEE'2001)论文集[C];2001年
8 张雪峰;;配网规划中负荷预测方法[A];2008年云南电力技术论坛论文集[C];2008年
9 姜晗;;电力需求侧负荷预测的算法[A];2005中国电机工程学会电力系统自动化专委会全国供用电管理自动化学术交流暨供用电管理自动化学科组第二届年会论文集[C];2005年
10 李忻贤;;浅谈电力负荷预测[A];山东电机工程学会第四届供电专业学术交流会论文集[C];2007年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 郭洪敏;重视清洁能源上网 呵护一方碧水蓝天[N];国家电网报;2009年
2 通讯员 施战辽 楼玲俊;机制科学 管理精细[N];中国电力报;2011年
3 蔡家友;兴供多措并举迎峰度夏[N];黔西南日报;2008年
4 记者焦军利;河北灌溉负荷预测近300万千瓦[N];中国电力报;2009年
5 吴明;陕西公司加强负荷预测保障有序供电[N];国家电网报;2010年
6 程玲 王希波;提高负荷预测准确率[N];国家电网报;2010年
7 杨萌;五管齐下备战夏峰[N];临汾日报;2006年
8 罗郑明;陕西公司积极应对负荷高峰[N];国家电网报;2007年
9 记者 李素锋 通讯员 赵忠利;我市供电部门 全力以赴做好抗旱保电工作[N];临汾日报;2009年
10 仝晨章 刘国栋 蒿峰 翟志明 远德亮;岁末三首聚电网[N];华北电力报;2006年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 张昀;电力系统短期负荷智能化预测方法[D];重庆大学;2011年
2 任海军;基于智能计算的配电网负荷预测方法研究[D];重庆大学;2010年
3 覃光华;人工神经网络技术及其应用[D];四川大学;2003年
4 石磊;基于负荷预测在线修正的冰蓄冷空调系统优化运行研究[D];西安建筑科技大学;2002年
5 徐达宇;云计算环境下资源需求预测与优化配置方法研究[D];合肥工业大学;2014年
6 苏胜新;电力系统若干关键技术研究及应用[D];华中科技大学;2005年
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8 耿光飞;地区电网无功优化控制的研究[D];中国农业大学;2003年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 黄珊;配电网规划的回归分析负荷预测方法研究[D];湖南大学;2010年
2 常莉;城市配电网负荷预测研究[D];太原理工大学;2000年
3 杨海晶;城市电网运行智能决策支持系统的图形平台和负荷预测[D];郑州大学;2003年
4 李莺;基于负控的用电运营管理平台的研制[D];华北电力大学;2001年
5 唐良艳;电力系统负荷特性分析与负荷预测研究[D];华南理工大学;2010年
6 张文哲;电力系统短时负荷预测模型研究[D];重庆大学;2004年
7 赵风松;综合规划方法在静海县城关地区10kV电网中的应用[D];天津大学;2010年
8 徐胜军;配电监控系统及负荷预测[D];西安建筑科技大学;2003年
9 王晓东;城网综合负荷预测方法的研究与工程应用[D];天津大学;2004年
10 张秋芳;琶州—员村地区电网规划研究[D];华南理工大学;2011年
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