基于参数优化的支持向量机在电力负荷建模中的应用

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第35卷第3期姜氧电力Vo1．35No．3EastChinaElectricPower2007年3月Mar．2007基于参数优化的支持向量机在电力负荷建模中的应用胡丹，程浩忠，王霄桦(上海交通大学电气工程系，上海200240)摘要：以基于参数优化的支持向量机为建模手段来建立电力负荷模型，该算法可自动调整经验风险和VC维之间比重，并由此提高模型的泛化能力。参数优化时采用了结合网格搜索和模式搜索的组合寻优策略优化支持向量机负荷模型的3个参数，并且引入更加客观高效的交叉验证技术参与模型的训练和评价。算例中利用

2、实测数据进行负荷动态建模，结果表明可得到精度和泛化能力都较高的负荷模型，在电力负荷建模方面具有广泛的应用价值。关键词：电力负荷；负荷模型；支持向量机；网格搜索；模式搜索基金项目：国家863计划(2005AA505101-621)资助项目；上海市重点产业技术产学研联合攻关(沪产学研06—11)资助项目作者简介：胡丹(1981一)，男，硕士研究生，研究方向为电能质量分析。中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1001-9529(2007)03-0001-05Applicationofparameter-optimizedsupportvectorm

3、achinestopowerloadmodelingHUDan，CHENGHao—zhong，WANGXiao—hua(Dept．ofElectricalEngineering，ShanghaiJiaotongUniv．，Shanghai200240，China)Abstract：Theparameter—optimizedSupportVectorMachine(SVM)wasusedtoestablishthepowerloadmode1．ThealgorithmCanautomaticallyadjusttheweightbetweenthee

4、mpiricalriskandtheVCdimension，andconsequentlyim—provethegeneralizationabilityofthemode1．ThedsearchandthepatternsearchwerecombinedasanoptimizationstrategytooptimizethethreeparametersoftheSVMloadmodel，andthemoreobjectiveandeffectiveCroSS—validationItechniquewasintroducedtotrainan

5、dassessthemode1．Inthecalculationexample，therealdatawereusedforthedynamicmodelingoftheload，andtheresultsshowthattheloadmodelisaccurateandhashighgeneralizationability．Keywords：powerload；loadmodel；SupportVectorMachine(SVM)；gadsearch；patternsearch电力负荷建模是研究负荷母线上的总体负荷负荷机理的不完全认识，结合相关实

6、际经验，总结吸收的功率随着负荷母线的电压和频率的变动而出含有未知参数的模型表达式，运用系统辨识理变化的关系。用于描述这种负荷特性的数学方程论求取未知参数，比如常用的多项式模型和幂函即为电力负荷模型。电力负荷模型对电力系统稳数模型。黑箱建模方法需得到建模对象的实际输定性的计算结果影响较大，对潮流计算、短路计入(电压、频率以及相关特征参数)和输出(有功、算、安全分析等有一定的影响。根据不同应用领无功)，经过某种算法的训练过程，使数学模型充域的需求，电力负荷模型可分为静态、动态、线性分逼近实际系统的输入输出关系，比如现有的人和非线性模型及其组合，并衍生出多

7、种相关模工神经网络负荷模型以及本文提出的支持向量机型。(SupportVectorMachine，以下简称SVM)负荷模从建模方法角度，负荷建模方法可以分为白型。箱建模、灰箱建模和黑箱建模。白箱建模方法也人工神经网络负荷模型是为建立高精度的非被称为机理建模方法，只对机理明确的负荷有效，线性动态负荷模型而被提出的。利用人工神经网比如常用的感应电机模型。灰箱建模方法基于对络对非线性函数较强的逼近能力，有效避免传统维普资讯http://www.cqvip.com凳氧电力非线性灰色建模时选择待辨识数学方程的难题，Y一(+b)≤，i=1，⋯m(1)适

8、用于非线性电力负荷模型。仿真或实际测量得到的数据一般存在干扰误2O世纪9O年代初，Vapnik等提出了支持向