【摘 要】
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作为保障电力系统安全稳定运行的重要一环,短期电力负荷预测不仅维持着电网的供需平衡,而且对于生态环境和经济社会发展都起着十分重要的作用,因此,对于短期电力负荷预测的研究具有十分重要的意义。本文首先对文中使用的几种方法原理进行了介绍,包括支持向量机、贝叶斯优化、RRelief F算法和集成学习算法,接着介绍了电力负荷的特性及其影响因素,然后介绍了数据预处理的方法和预测模型的评价指标,最后本文以支持向量
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作为保障电力系统安全稳定运行的重要一环,短期电力负荷预测不仅维持着电网的供需平衡,而且对于生态环境和经济社会发展都起着十分重要的作用,因此,对于短期电力负荷预测的研究具有十分重要的意义。本文首先对文中使用的几种方法原理进行了介绍,包括支持向量机、贝叶斯优化、RRelief F算法和集成学习算法,接着介绍了电力负荷的特性及其影响因素,然后介绍了数据预处理的方法和预测模型的评价指标,最后本文以支持向量机作为基本模型,然后对其进行改进,从而提出了多种预测模型。首先,本文建立了基于特征选择、贝叶斯优化和支持向量机的短期负荷预测模型FS-BO-SVM模型。该模型通过引入RRelief F算法对输入特征进行选择,然后利用贝叶斯优化算法进行超参数调优,从而达到提高预测精度的目的。最后通过与SVM模型、FS-SVM模型和BO-SVM模型的对比可知,该模型能够获得更高的预测精度。然后,本文建立了基于Bagging算法和支持向量机的短期负荷预测模型。该模型通过Bagging算法对FS-SVM模型进行集成,从而提高了模型的泛化能力和预测精度。之后针对Bagging算法进行改进,在随机选择样本的基础上,又对部分特征进行随机取样,从而建立了改进Bagging-SVM模型,最后经过实例仿真验证,该模型的预测精度在原有模型的基础上有了更进一步的提高。最后,本文建立了基于Boosting算法和改进Bagging-SVM模型的短期负荷预测模型。该模型在改进Bagging-SVM模型的基础上,引入了集成学习的另一种算法Boosting算法,通过新构建的Boosting-SVM模型对改进Bagging算法采样得到的样本子集进行预测,最后对预测结果平均处理。通过实例对比分析,该模型具有更好的预测效果。
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