科创中国
基于优化最小二乘支持向量机的电力负荷预测方法
成果类型：: 新技术
发布时间: 2022-12-02 14:12:46
科技成果产业化落地方案
方案提交机构：江西省南昌国家高新区| 张敏冬 | 2022-12-30 15:09:45
本发明公开了一种基于优化最小二乘支持向量机的电力负荷预测方法。本发明应用精英中心人工蜂群算法来优化设计最小二乘支持向量机的训练参数，然后利用优化的最小二乘支持向量机来构建电力负荷的预测模型。在精英中心人工蜂群算法中，先计算优质蜜源集合中每个蜜源的分配权重，然后生成精英中心蜜源，并利用精英中心蜜源来引导演化操作的搜索方向，以此提高算法的收敛速度。本发明能够提高电力负荷预测的精度。
组合预测方法将传统基于模型的方法与人工智能方法有机组合，分别吸收单一方法的优点达到提高电力负荷预测精度的目的。组合预测方法根据不同预测方法对预测结果的影响权重不同将多种方法进行综合，主要分为加权平均组合预测法与拟合度最佳组合预测法两类。组合预测法可以吸收各个预测模型的优点，有效提高预测精度。
电网年最大负荷预测是电力系统规划和经济运行的基础，对于确定电网中长期规 划、机组的启停运行和备用容量等均有密切关系。随着电力工业的不断发展，对负荷预测的 精度要求越来越高。负荷预测相关模型可以分为三类：经典预测模型、计量相关预测模型和 智能技术相关预测模型。经典预测模型计算简单，但预测误差相对较高；基于人工智能和计 量相关的预测方法计算过程相对复杂，含义不明晰，且都需要较大的数据样本，才能对事物 未来发展趋势进行科学合理的模拟和预测。考虑到年最大负荷数据有限，无法获取到大样 本数据，因此，如何根据小样本数据进行年最大负荷预测是负荷预测工作中需要解决的一 个关键问题。年最大负荷预测模型要能够充分利用有限的数据，得到具有满意预测精度的 结果，同时能够有效降低预测风险，这样才能相对准确地衡量年最大负荷未来的变化趋势。
该技术的基于优化最小二乘支持向量机的电力负荷预测方法的研制，拓宽了基于优化最小二乘支持向量机的电力负荷预测方法的应用，极大的促进了基于优化最小二乘支持向量机的电力负荷预测方法的发展，这种工艺配套研发的装置和设备，使基于优化最小二乘支持向量机的电力负荷预测方法迅速实现大规模产业化。利用我国在这一新技术产业化中的先发优势地位，扶持一批技术国际领先的关键生产企业，并培养一批技术咨询、服务企业、合同能源的企业，促进产业结构优化升级，增加就业岗位，拉动我国经济建设和发展。
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1、基于优化最小二乘支持向量机的电力负荷预测方法技术通过多次实际使用后，发现能够达到项目最终目的，进入市场后，反映效果良好，性能稳定，能够满足用户需求。
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