短期电力负荷混合预测模型研究

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1、分类号：巧级：Ｗ才瑪、著研究生学位论文论文题目（中文）短期电为负荷混合预测模型研究Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｈｙｂｒｉｄ化ｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｏｄｅｌ论文题目（外文）ｏｆ－ｓｈｏｒｔｔｅｒｍｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙｄｅｍａｎｄ研究生姓名＾学科、专业计算机系统结构研究方向计算数学学位级别硕±导师姓名、职称李廉教授论文工作起止年月２０１４年９月至２０巧年５月论文提交日期２０巧年３月论文答辩日期２０巧年Ｓ月龄学位授予日期

2、＾、；ｊ校址：甘肃省兰州市苗，；－＞－；ｆ＇？一屯＇；勺Ｊ＞－Ｊ＇占，）原创性声明本人郑重声明：本人所呈交的学位论文，是在导师的指导下独立进行研究所取得的成果，。学位论文中凡引用他人已经发表或未发表的成果、数据、观点等均己明确注明出处，。除文中已经注明引用的内容外不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果，。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体均己在文中１＾明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。么论文作者签名；禾日期：关于学位论文使用授

3、权的声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属兰州大学。本人完全了解兰州大学有关保存、使用学位论文的规定，同意学校供存或向国家有关部口或机构送交论文的纸质版和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权兰州大学可Ｗ将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可采用任何复制手段保存和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或一与该论文直接相关的学术论文或成果时，第署名单位仍然为兰州大学。本学位论文研究内容：□可公开□不宜公开，己在学位办公室办理保密申请，解密后适用本授

4、权书。一＂＂（请在Ｗ上选项内选择其中项打Ｖ）！Ｍ，尚緊＾＾…１－论文作者签名：ｙ导师签名：化．＆《＞’日期；１旅＇认日期：勺短期电力负荷混合预測模型研究中文摘要近年来，随着我国的电力工业体制不断改革，电力市场竞争机制己经逐步形成，在电力市场竞争机制下，如何准确的预测短期电力负荷需求变得越来越重要。负荷预测精度的提高，，有利于发电厂商及时调整供电策略从而使利润最大化；同时也有利于普通用户根据需求来制定购电汁划，使成本最小化。然而，由于受到气象、经济、季节、政策等众多因素的影

5、响，使得准确预测电力负荷的工作变的十分困难和复杂。为此，本文在研究了国内外短期电力负荷预测的现状化及电力负荷的影响因一二素的基础上。，提出了种基于聚类分析和最小乘支持向量机的混合预测模型本文首先对澳大利亚新南威尔±州和昆±兰州的电为负荷特性迸行了深入地分析ＳＯＭ神经网络－ｍｅａｎｓ两种，然后利用和Ｋ聚类算法选择相似日，构造相似日的训练集合和测试集合并利用ＬＳＳＶＭ模型进行预测。针对ＬＳＳＶＭ核函数参数与正则化参数的优化问题，本文结合ＭＡＴＬＡＢ并行工具箱，基于先大后小的原则提出了一种新的并行二次

6、网格优化算法，该算法与传统的网格优化算法相比，可＾显著降低寻优时间，同时预测精度损失也不大。！最后，通过仿真实验级向对比表明－ＬＳＳＶＭ的预测精度离于，本文提出的混合预测模型中，ＳＯＭ一Ｋ－ｍｅａｎｓ－ＬＳＳＶＭ和单的ＬＳＳＶＭ模型；横向对比表明，本文游合预测模型的一预测结果同样优于单的ＡＲＩＭＡ模型－－、ＡＲＩＭＡＢＰ模型Ｗ及ＷＴＬＳＳＶＭ模型，一说明本文提出的混合模型是个比较理想的短期电力负荷预测方法。－：短期电为负荷预测Ｋ关键词，聚类分析，自组织特征映射，均值，最小二乘支持向量机ＩＲｅ

7、ｓｅａｒｃｈｏｎｈｙｂｒｉｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｏｄｅｌ－ＯｆｓｈｏｒｔｔｅｒｍｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙｄｅｍａｎｄＡｂｓｔ巧ｃｔＩｎｒｅｃｅｎｔｅａｒｓｗｉｔｈｔｈｅｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｒｅｆｏｒｍｏｆｅｌｅｃｔｒｉｃｏｗ＾ｉｎｄｕｓｔｒｓｓｔｅｍｉｎＣｈｉｎａｔｈｅｙ，ｐｙｙ，ｃｏｍｅｔｉｔｉｏ打ｍｅｃｈａｎｉｓｍｉｎｏｗｅｒｍａｒｋｅｔｈａｓｒａｄｕａｌｌｆｏｒｍｅｄｉｎｔｈｅｃｏｍｅｔｉｔｉｖｅｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｐｐｇｙ＾ｐｙｈｏｗ

8、－ｍａｒｋｅｔ化ｆｏｒｅｃａｓｔｔｈｅ沈ｏｒｔｔｅｒｍｅｋｃｔｒｉｃｉｔｙｄｅｍａｎｄａｃｃｕｒａｔｅｌｉｓｂｅｃｏｍｉｎｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅｙｇｔｔｉｍｐｏｒｔａｎｔ．Ｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅｄｅｍａｎｄｆｏｒｅｃａｓｉｎｇｉｓｃ