稳健多维自回归短期电力负荷预测方法研究

发布时间：2023-03-10 21:04

　　电力市场的逐步开拓和发展,要求电力负荷预测更加及时、准确和可靠,目前负荷预测在电力系统运行和规划中占有举足轻重的地位。同时,电力负荷具有明显的随机性和不确定性,难以保证较高的预测精度,因此,对电力负荷进行预测并提高预测准确度具有重要意义。本文通过对电力负荷特性分析,提出使用时间序列多维自回归预测方法,根据多维自回归预测精度受电力负荷异常值和随机性影响的问题,从两方面对电力负荷短期预测进行研究。针对电力负荷数据存在异常值,使用多维自回归预测模型对野值点敏感问题,提出了一种稳健的基于最大相关熵准则自回归(Maximum Correntropy Criterion and Auto Regression,MCC-AR)的预测方法。将MCC引入约束最小二乘多维自回归预测模型,根据相关熵中的高斯核宽实现数据点间的局部相似性度量,针对非线性非凸优化问题,提出根据共轭凸函数的特性利用半二次方法进行二次规划,并采用半定松弛方法求解约束回归问题,最终实现了回归预测参数的估计。此外,对于该预测模型中几类参数选择方法分别进行分析和讨论,证实了所选参数的合理性和正确性。实测负荷数据预测结果表明,与多维的自回归...

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 短期负荷预测研究现状
        1.2.1 负荷数据处理发展现状
        1.2.2 短期负荷预测方法
    1.3 论文的组织结构
2 电力负荷及短期电力负荷预测相关理论
    2.1 电力负荷概述
        2.1.1 电力负荷类型分析
        2.1.2 电力负荷特性
        2.1.3 电力负荷分析处理
    2.2 短期电力负荷预测理论
        2.2.1 短期电力负荷预测特点
        2.2.2 短期电力负荷预测实际要求
        2.2.3 短期电力负荷预测基本流程
        2.2.4 短期电力负荷预测评价指标
    2.3 本章小结
3 时间序列AR短期负荷预测
    3.1 时间序列预测法
        3.1.1 时间序列特性
        3.1.2 常用时间序列模型
    3.2 短期多维自回归负荷预测分析
        3.2.1 多维AR预测
        3.2.2 预测实例
    3.3 本章小结
4 基于最大相关熵准则回归的短期负荷预测
    4.1 相关熵理论
        4.1.1 相关熵概念及分析
        4.1.2 MCC
    4.2 基于MCC的多维AR预测模型
        4.2.1 MCC-AR模型的建立
        4.2.2 MCC-AR模型求解
    4.3 实验结果分析
        4.3.1 常用方法与MCC-AR方法对比
        4.3.2 MCC-AR方法几种参数选择
    4.4 本章小结
5 改进VMD及其在短期负荷预测中的应用
    5.1 模态分解算法相关理论
        5.1.1 EMD原理及存在问题
        5.1.2 VMD基本原理
        5.1.3 VMD算法过程
        5.1.4VMD相关实验
    5.2 改进的VMD分解
        5.2.1 分解模态样本熵
        5.2.2 模态互相关性
        5.2.3 仿真实验分析
    5.3 基于改进VMD分解的短期负荷预测
        5.3.1 改进VMD分解的短期负荷预测流程
        5.3.2 实验及结果分析
    5.4 本章小结
6 总结与展望
    6.1 本文的工作总结
    6.2 展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间主要研究成果



本文编号：3758564