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基于小波支持向量机的电力系统短期负荷预测


维普资讯 http://www.cqvip.com 第l卷 第4 9 期  20 0 6年 1 2月  石 家 庄 铁 道 学 院 学 报  JU N LO   IA H A GR IW YISI T   O R A   F HJ Z U N  AL A   T U E S I N T Vo. 1   No 4 1 9 .  De .2 6 e 0o   基于小波支持 向

量机 的电力系统短期 负荷预测  陈 文会  。 崔 万照   张 , 怡   朱 长 纯  。 (. 1西北工业大学 电子信息学 院, 陕西 西安 707 ; 1 2  0 2 西安空间无线电技术研究所, . 陕西 西安 700 ;. 1 03 西安交通大学 电子信息学院, 0 陕西 西安 704 ) 109  摘要: 根据相空间延迟 坐标重构理论, 基于支持 向量机强大的非线性映射 能力和小波核 函   数的局部分析和特征提取能力, 出了一种基 于小波支持 向量机 的电力 系统短期 负荷预测方 提   法, 并利用该方法对嵌入维数与预测性能的关 系进行 了探讨。仿真结果表 明, 该预 测方 法能精  确地预测电力 负荷, 而且在电力负荷序列的最佳嵌入 维数未知 时也 能取得比较好 的预测效果,   这一结论预示着小波支持 向量机是一种预测 电力 系统短期 负荷的有效方法。   关键词 :小渡 支持 向量机 ; 电力 负荷 ; 期预 测  短 中图分类号 : M 75 T  8 文献标识码 : 文章编号: 06 26 20 )4 05 —4 T  1 ; P1 A 10 32 (06 0 —02 0  准确有效的短期负荷预测是电力系统可靠 、 安全和经济运 行的保证¨ 。人们对短期负荷预测方法进    行了大量的研究 , 提出了许多预测算法 , 主要有基于时间序列分析方法 和回归分析方法 。它们之间 的不  同是, 回归方法不仅考虑历史负荷序列信息 , 而且加入 了对短期负荷产生影响的因素 ( 如天气条件和 1期  3 类型等) 作为输入属性变餐。另外人工智能技术 , 如人工神经网络 、 模糊技术等逐步被引入解决短期负荷  预测问题  , j一定程度上提高了预测精度 , 但是存在影响负荷 变化因素的复杂性 和随机性很难用数学模  型描述问题。随着混沌理论研究的发展 , 短期 电力负荷的混沌特性得 到了验证 , 基于混沌理论 的短期负  荷预测可以不考虑影响短期电力负荷的那些确定和非确定因素 , 根据 电力负荷系统的混沌特性进行建模  预测, 显示了很好的前景。}沌是指 由确定系统在复杂因素作用下产生的、 昆 貌似随机 的不规则运动 , 自 是   然界客观存在的一类重要的形式 , 通常人们取得该系统 的一个特征观察量 时间序列进行分析研究。首先  混沌现象对初始条件非常敏感 , 使混沌运动产生 了长期不可预测 的特性 ; 但是混沌蕴含着有序。其运动  轨迹逃逸不出奇异吸引子的约束 , 使得短期预测可行 。混沌时间序列预测可以使用全局模型和局部模型  两种模型, 包括局部线性模型, 混沌吸引子 , 近邻点回归模型 I 前馈神经 网络模型。   将基于统计学习理论的 WS M应用到混沌时间序列预测的研究中, V 利用混沌时间序列固有 的确定性  及非线性 、 满足 M r r e e 条件的小波核函数的局部分析 和特征提取能力和 S M能够 自动的把输入向量映  c V 射到一个高维特征空间中实现数据线性可分来提取信息 的能力 , 结合混沌动力系统的相空间延迟坐标

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