基于智慧城市的电力通信流量预测模型研究

发布时间：2019-10-27 17:45

【摘要】：智慧城市是城市发展的新模式,能够促进社会和谐健康发展,实现信息更畅通、管理更高效、环境更优美、社会更和谐、生活更美好。电力通信网在电网的生产、建设和经营中不断发展,积累了覆盖广泛的电力信息通信基础设施,智慧城市建设发展需要通信资源的支撑。电力通信网流量预测是电力系统安全调度、经济运行的重要依据,其预测精度直接影响到电力系统运行的可靠性、经济性和供电质量。因此,寻求合适的预测方法,最大限度的提高预测精度具有重要的应用价值。首先,本文对智慧城市与智能电网现状进行了阐述,并对电力通信流量预测的研究现状进行了简要概括,分析了流量特性,并对预测影响因素进行了整理,总结了电力通信流量预测的常用手段,且分析比较了其优缺点;介绍了最小二乘支持向量机算法的原理,介绍了了粒子群优化算法,使用PSO对LSSVM中两个重要参数进行优化,对于优化过程中,标准粒子群算法容易出现的过早熟问题,引入平均粒距的概念;根据某地区的历史流量数据,分析其影响因子,总结流量变化的规律性,并对模型输入项进行数据预处理;分析选取城市的电力通信网现状,建立通信流量预测模型,并选取测试集误差作为判决依据,以实现模型参数的优化选择,使得预测精度有所提高。实际算例表明,本文的预测方法具有较高的预测精度,可用于电力通信网流量的预测。
【图文】：

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（1）天气因素天气因素是指，电力通信流量变化与部分天气因素相关，，如:温度、湿度等不同天气因素影响电力通信网的方式不同。下图为，日类型同为周日的流量曲线图 3-1 平均温度为 27.2 摄氏度，图 3-2 平均温度为 21 摄氏度：
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM73;TP18

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本文编号：2553014