介绍相空间重构和支持向量机结合的电力负荷预测模型研究

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1、第51卷第24期电测与仪表V0J．51N0．242014年12月25日ElectHcalMeasurement&InstrumentationDec．25，2014相空间重构和支持向量机结合的电力负荷预测模型研究术李昕，闫宏伟，马弘毅(中北大学机械与动力工程学院，太原030051)摘要：风电机组集中并网会对电网安全稳定运行带来影响，为了合理规划各类供电机组高效运行，对电力负荷预测的精度提出了更高的要求。电网负荷时间序列具有混沌特性，普通预测方法难以描述其特性和内在规律。利用混沌相空间重构理论对负荷时间序列进行研究，用互信息法和CAO方法分别求得时间延迟和嵌入维数，并由

2、此得到系统最大李雅普诺夫指数，证明其具有混沌特性。然后根据时间延迟和嵌入维数对样本数据相空间重构，在此基础上利用支持向量回归算法(PSR—SVR)对电力负荷进行预测，支持向量回归采用网格寻优确定参数。最后将预测的结果同时问序列模型和BP神经网络模型的预测结果进行对比，结果表明，这是一种误差小，精度高的电网负荷预测方法器。关键词：支持向量回归；混沌；相空间重构；电力负荷预测中图分类号：TM714文献标识码：A文章编号：1001．1390(2014)24-0006-05Studyonpowerloadforecastingmodelbasedonphasespacerec

3、onstructionandSVMLiXin，YanHongwei，MaHongyi(SchoolofMechanicsandPowerEngineering，NorthUniversityofChina，Taiyuan030051，China)Abstract：TheimpactsofcentralizedoperationofwindturbinesongridSsecurityandstabilityoperationaskforhighrequirementsforpowerloadforecastingprecisioninordertorealizedre

4、asonableplanningefficientoperationofvariouspowersupplyunits．Thetimeseriesofdhaschaoticcharacteristicsanditisdifficulttodescribeitscharacteristicsandinherentlaws．Thechaoticphasespacereconstructiontheoryisadoptedtostudythepowerloadtimeseriessampledata．Timedelayandembeddingdimensionareobta

5、inedthroughthemutualinformationmethodandtheCAO．Lya—punovexponentofthissystemisobtainedSOastoprovethatthedsystemhaschaoticcharacteristics．Thenthephasespaceisreconstructedaccordingtothetimedelayandembeddingdimension．Onthebasisofphasespacere—construction，supportvectorregressionalgorithmisa

6、dopedtopredictthepowerload．Thegridsearchmethodisusedforparameteroptimization．Finally，thepredictedresultswiththetimeseriespredictionmodelandBPneuralnetworkmodelarecompared．Theresultsshowthatistheproposedmethodisahighprecisonloadforecastingmethodwithsmallerror．Keywords：chaostheory，phasesp

7、acereconstruction，suppoflvectorregression，powerloadforecasting0引言机组开机计划，合理安排调整火电，水电和风电等不风力发电是一种可再生能源发电技术，在改善同机组运行方式，需要对未来一定时期内的整个电能源结构减少温室气体排放等方面具有非常积极的网的负荷变化趋势进行预测。这对负荷预测的精度作用。然而由于风电场的输出功率受自然条件影响提出了更高的要求。很大，从而导致风电机组集中并网运行会对电网的负荷预测可分为两大类方法。一类是常规预测安全稳定运行带来影响。为了制定有效地风力发电方法，主要有回归分