最小二乘支持向量机短期负荷预测研究

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1、第32卷增刊四川电力技术Vo1．32，SUpplement2009年l2月SichuanElectricPowerTechnologyDec．，2009最小二乘支持向量机短期负荷预测研究侯贺飞。刘俊勇(四川大学电气信息学院，四川成都610065)摘要：电力系统短期负荷预测是一项非常重要的工作，准确的短期负荷预测对于电力系统经济、安全、可靠的运行具有特别重要的意义。随着电力系统的El趋复杂化，特别是电力市场的逐步深入，短期负荷预测被赋予了更高的要求。提出了基于负荷日周期性进行前后向外推的数据预处理新方法，

2、为短期负荷预测模型利用这些历史数据奠定了基础。最小二乘支持向量机是新一代机器学习方法，将其应用于电力系统短期负荷预测，在充分利用日周期性和同时刻负荷相近性的基础上，提出了基于最小二乘支持向量机回归算法(LSSVR)的短期负荷预测点模型。该模型通过采用不同天同时刻的负荷样本训练LSSVR来获取负荷的最优线性回归函数，实现了在最小化负荷样本点误差的同时，缩小模型泛化误差的上界，获取了较好的负荷预测性能。关键词：电力系统；短期负荷预测；最小二乘支持向量机Abstract：Short—terraloadfore

3、castingisaveryimportanttaskofpowersystem．Accurateshort—termloadforecastingismeaningfulfortheeconomical，safeandcredibleoperationofpowersystem．Withthedevelopmentofpowersystem，especiallythedevelopmentofpowermarket，theforecastingmethodwithhighaccuracymustber

4、esearched．Anewmethodofpre—dis—posinghistorydataisproposedbasedonthedailyperiodicityofload，whichlaysthefoundationforusinghistorydatabythemode1．Leastsquaresupportvectorregression(LSSVR)algorithmisanewgenerationofmachinelearningalgorithms．So，basedondailyper

5、iodicityandthesamemomentsimilarityofload，aLSSVR—basedshort—termloadforecastingmode1isputforward．TheoptimalloadlinearregressionfunctionisobtainedbyuseofthesamplesinthesametimebutinthedifferentdaystotrainLSSVR．Whiletheminimumloadsampleerrorisachieved，themo

6、delgeneralizationelToronthesectorisreduced，SOabetterloadforecastingperformanceisobtained．Keywords：powersystem；short—termloadforecasting；leastsquaresupportvectormachine中图分类号：TM714文献标志码：A文章编号：1003—6954(2009)增一0010—05数，又将求解二次规划的问题转化成线性KKT方程0引言组的求解，极大地降低了求解的

7、复杂性，提高了支持向量机的实用性。电力系统短期负荷预测是一项非常重要的工通过对电力负荷特性的分析，认识到不同天同一作⋯，准确的短期负荷预测对于电力系统经济、安时刻的电力负荷具有大致相近的从影响因素到负荷全、可靠的运行具有特别重要的意义。随着电力系统值的函数映射关系，进而根据负荷数据预处理应充分的日趋复杂化，特别是电力市场的逐步深人，短期负利用待处理数据点前后向历史数据的要求，提出了基荷预测被赋予了更高的要求。于负荷日周期性进行前后向外推的数据预处理新方支持向量机是一种基于结构风险最小化原则法。同时应用以

8、结构风险最小化原则为理论基础的和小样本学习理论的实用化机器学习方法，它克服了最小二乘支持向量机，较好地解决了小样本、非线性、神经网络方法存在一些缺陷’。。同时，最小二乘高维数、局部极小点等实际问题，所以将其应用于电支持向量机回归模型将标准支持向量机模型中的损力系统短期负荷预测，在充分利用日周期性和同时刻失函数设定成误差平方和，并把不等式约束改成等式负荷相近性的基础上，提出了基于最小二乘支持向量约束，这样既减少了标准支持向量机模型中的待定参机