基于粒子群的改进支持向量机定价算法的研究

发布时间：2017-08-07 05:13

  本文关键词：基于粒子群的改进支持向量机定价算法的研究

  更多相关文章： 实时电价 时间序列相似搜索法 数据挖掘 粒子群算法 支持向量机

【摘要】：随着智能电网的发展,如何建设合理的需求侧响应引导用户参与到智能电网的管理当中来,成为了当下电力行业发展的重点。实时电价作为需求响应的重要组成部分和未来电价的主要发展模式,逐渐成为了当下世界各国电力行业的重点研究对象。目前实时电价的研究方向主要有两方面,一种是基于最优潮流的实时电价预测模型,另一种是基于智能算法的实时电价预测模型。由于基于最优潮流的研究模型所用数据涉及到电力供应公司的商业机密,因此数据获取极为困难,导致这方面大多数的研究都没有真实的数据做倚靠,具体的实施效果也有待考证。而实时电价作为短期边际电价的一种,所制定的电价都是较短时期内的,因此可以忽略除负荷外其他影响电价的不确定因素,所以可以采用智能算法对实时电价做预测。这种电价预测模型得到了大量算例的验证,也是目前实时电价研究的主要方式。本文通过调查研究国内外智能电网和需求响应的发展,针对我国即将开放售电侧的大环境,为将市场规律引入到电力行业中,提出建立了一种改进型支持向量机的实时电价预测模型。首先总结梳理了我国现有的电价制定的原则和电价类型,详细介绍了实时电价的发展历程,和智能电网下实时电价实施的配套系统及用户的需求响应。其次详细介绍了支持向量回归机的具体模型,并建立起相应的实时电价预测模型,对相同的数据进行仿真验证,证实了经过时间序列相似搜索法对电价数据进行挖掘后,能够提高数据质量,增加电价预测模型的预测精度;最后鉴于传统支持向量机模型参数选取的随机性和低效性,会导致其预测误差较大,因此提出了一种基于粒子群寻优算法的支持向量机电价预测模型,通过利用粒子群寻优算法对支持向量机进行参数寻优,并利用所得最优参数建立起预测精度较高的实时电价模型,最后通过算例的仿真验证了该模型的可行性和优越性。
【关键词】：实时电价 时间序列相似搜索法 数据挖掘 粒子群算法 支持向量机
【学位授予单位】：东北石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F426.61;TP18
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-13
• 1.3 本文主要内容13-14
• 第二章 电价理论和实时电价14-24
• 2.1 电价制定的法规14-15
• 2.2 电价的具体分类15-16
• 2.3 实时电价16-22
• 2.3.1 实时电价的理论基础16-18
• 2.3.2 实时电价的理论发展18-19
• 2.3.3 实时电价的实施基础19-21
• 2.3.4 实时电价下的用户响应21-22
• 2.4 本章小结22-24
• 第三章 基于支持向量机的电价预测模型和数据挖掘24-41
• 3.1 支持向量机的模型介绍24-30
• 3.1.1 支持向量机的回归原理24-27
• 3.1.2 支持向量机的参数影响27-29
• 3.1.3 SVR电价预测的算法流程29-30
• 3.2 电价数据的挖掘与处理30-37
• 3.2.1 数据的选取30-33
• 3.2.2 基于时间序列相似搜索法的数据挖掘33-35
• 3.2.3 数据的归一化预处理35-37
• 3.3 仿真验证37-39
• 3.4 实时电价制定的总体流程39-40
• 3.5 本章小结40-41
• 第四章 基于粒子群的改进型支持相量机电价预测模型41-53
• 4.1 粒子群算法的参数寻优41-46
• 4.1.1 粒子群算法原理41-43
• 4.1.2 粒子群算法中惯性权重的选择43-45
• 4.1.3 粒子群算法对SVR参数寻优的实现45-46
• 4.2 改进PSO对SVR参数的寻优46-48
• 4.3 仿真结果分析48-52
• 4.4 本章小结52-53
• 结论53-55
• 参考文献55-59
• 致谢59-60

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本文编号：632973