多变量相空间重构的多核最小二乘支持向量机电力负荷预测优化策略

发布时间：2021-03-06 05:51

　　针对短期电力负荷在线预测问题,结合多变量相空间重构以及多核函数最小二乘支持向量机（least squares support vector machine,LS-SVM）,提出一种基于滑动窗口策略与改进人工鱼群算法（artificial fish swarm algorithm,AFSA）的短期电力负荷在线预测综合优化方法。首先,利用多变量相空间重构还原真实电力系统动力学特性;然后,将核函数进行排列组合,从而将组合核函数的构造问题转换为权值系数的优化问题;进一步,将延迟时间、嵌入维数、LS-SVM参数及核函数权值作为整体参数向量,利用混沌自适应人工鱼群算法对训练数据预测精度的适应度函数进行优化,从而得到最优的预测模型参数;最后,通过滑动时窗策略将得到的预测模型对短期电力负荷进行在线预测,结果证明了提出方法的有效性。 

【文章来源】：科学技术与工程. 2020,20(29)北大核心

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

核函数组合示意图

设窗口的长度为L,根据最小二乘支持向量机理论可知回归模型求解的关键在于求出Q-1,令QL=ΩL+(1/γ)I,其中QL∈RL×L,ΩL∈RL×L,Ωi,j=K(xi,xj)代表核函数,i,j=1,2,…,L。因此样本更新问题就转化为Q L -1 的迭代过程[8]。具体的滑动窗口示意如图2所示。基于滑动窗口多核函数LS-SVM在线预测算法的具体步骤如下。

优化对比结果

【参考文献】：
期刊论文
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[2]基于遗传算法LS-SVM直接逆模型的闭环脑机接口单关节控制[J]. 孙京诰,王硕,杨嘉雄,薛瑞,潘红光.  信息与控制. 2018(06)
[3]基于鱼群算法的运载火箭上升段弹道优化设计[J]. 李晓苏,晁涛,王松艳.  系统仿真学报. 2018(12)
[4]钢铁企业电力负荷动态预测建模问题的应用研究[J]. 梁青艳,孙彦广.  科学技术与工程. 2018(16)
[5]混沌人工鱼群的鲁棒保性能控制权值矩阵优化方法[J]. 李腾辉,谢寿生,彭靖波,贾伟洲,何大伟.  工程科学学报. 2018(04)
[6]改进BA优化的MKSVDD航空发动机工作状态识别[J]. 何大伟,彭靖波,胡金海,宋志平.  北京航空航天大学学报. 2018(10)
[7]基于混沌粒子群—高斯过程回归的饱和负荷概率预测模型[J]. 彭虹桥,顾洁,胡玉,宋柄兵.  电力系统自动化. 2017(21)
[8]基于相空间重构与最小二乘支持向量机的时延预测[J]. 田中大,张超,李树江,王艳红,沙毅.  电子学报. 2017(05)
[9]基于相空间重构和最小二乘支持向量回归模型参数同步优化的碳市场价格预测[J]. 石雪涛,朱帮助.  系统科学与数学. 2017(02)
[10]基于ITD复杂度和PSO-SVM的滚动轴承故障诊断[J]. 张小龙,张氢,秦仙蓉,孙远韬.  振动与冲击. 2016(24)



本文编号：3066547