【摘 要】
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随着智能电网技术的飞速发展,对电力负荷预测的速度和精度要求的提高与日俱增。电力负荷预测是发电公司用来估计向客户提供所需总电力的方法。负荷预测和节约用电、发电机组的维护与保养、电网调度、保障生产和生活用电的稳定密切相关,是电力系统规划与运行等各个相关单位的重点任务。负荷预测的核心任务是根据以前负荷数据的变化规律推断出未来的发展趋势。本文对传统的电力负荷预测方法进行了优化和改进,通过评价指标对比证明了
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随着智能电网技术的飞速发展,对电力负荷预测的速度和精度要求的提高与日俱增。电力负荷预测是发电公司用来估计向客户提供所需总电力的方法。负荷预测和节约用电、发电机组的维护与保养、电网调度、保障生产和生活用电的稳定密切相关,是电力系统规划与运行等各个相关单位的重点任务。负荷预测的核心任务是根据以前负荷数据的变化规律推断出未来的发展趋势。本文对传统的电力负荷预测方法进行了优化和改进,通过评价指标对比证明了优化后的优越性。主要的研究内容如下:本文以优化支持向量机模型的参数,提高支持向量机模型的性能为中心。首先介绍了支持向量机的原理,然后通过传统网格搜索法寻找支持向量机预测模型的最优参数组合,并用其构建预测模型,然后进行训练,最后进行预测。接着提出使用粒子群这一智能算法优化支持向量机模型参数,通过对比实验分析得出取得了更好的预测结果。接着针对粒子群算法迭代后期搜索能力下降的不足,引入局部搜索能力较强的模拟退火算法对其进行改进,形成优势互补。最后通过对比实验表明融合后的算法优化效果更佳。本文最后针对灰狼算法寻找支持向量机负荷预测模型的最优参数组合容易出现早熟收敛的缺点,采用差分进化算法对其进行改进。改进后扩大了灰狼算法的搜索范围,然后用其寻找支持向量机负荷预测模型的最优参数组合,用其构建预测模型,然后进行训练,最后进行预测。通过仿真对比实验结果表明了基于差分进化改进灰狼算法优化支持向量机的负荷预测模型具有更佳的精确性和快速性。本文以日期、气温、月份、节假日和工作日作为预测模型的输入,负荷作为输出。选取某地一年的数据作为训练集,第二年一月份的数据作为测试集。通过对比实验表明,基于PSO-SVM负荷预测模型预测结果的平均相对误差为2.343%,相比SVM负荷预测模型2.779%进一步降低。基于SAPSO-SVM负荷预测模型预测结果的平均相对误差为1.418%,相比PSO-SVM负荷预测模型2.343%再次降低。基于DE-GWO-SVM负荷预测模型预测结果的平均相对误差为2.086%,相比GWO-SVM负荷预测模型2.569%和SVM负荷预测模型2.779%进一步降低。
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