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基于改进核极限学习机的铁岭电网短期电力负荷预测方法研究

基于改进核极限学习机的铁岭电网短期电力负荷预测方法研究

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作者：闫尔康沈阳农业大学

学位级别：硕士

电能被称为现代社会工业和经济发展的血液,是社会正常运转的基础,而随着技术的进步和产业的升级,负荷预测的难度在逐渐增大,尤其是短期负荷预测的难度在增高,若不解决短期负荷预测准确率问题,会反过来制约经济的持续发展。基于此,本文... 详细信息

电能被称为现代社会工业和经济发展的血液,是社会正常运转的基础,而随着技术的进步和产业的升级,负荷预测的难度在逐渐增大,尤其是短期负荷预测的难度在增高,若不解决短期负荷预测准确率问题,会反过来制约经济的持续发展。基于此,本文为解决铁岭电网实际问题,提出一种使用飞蝇优化算法(Fruit fly Optimization Algorithm with Adaptive Step Size Reduction,gfoa)优化核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,kelm)的负荷预测模型,以该地区真实数据作为实例对其短期负荷开展负荷预测方法研究。本文主要研究工作如下:(1)结合铁岭电网负荷特性,依据历史负荷数据对该地区负荷特性与负荷预测的基本理论开展研究。首先分析了电力负荷的特性,包含周期特性和影响电力负荷的因素,采用实际数据分析周期特性的相似性和差异性,重点对影响电力负荷的因素进行了研究;其次对短期电力负荷预测数据预处理方法进行研究,采用皮尔逊相关系数对负荷预测的影响因素进行筛选,得到负荷预测模型相关输入变量。(2)提出了一种极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)负荷预测模型,传统的ELM模型具有结构简单,实现便捷的特点,但由于其在配置层级间权重时具有一定的随机性,本文在传统ELM基础上引入核函数,以进一步提升了ELM的性能。本文综合考虑天气、日期、温度等环境因素,建立了基于kelm的铁岭电网短期负荷预测模型,通过仿真表明采用kelm的负荷预测精度较ELM方法具有很大的提升。(3)为进一步提升负荷预测精度,构建了基于gfoa-kelm的铁岭电网短期负荷预测模型。传统的蝇算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA)能够实现对解空间的群体迭代搜索,然而在寻优的过程中仍存在易陷入局部最优解,并在迭代后期存在着种群多样性缺失问题。为此本文引入sign函数对候选解做变换处理,以弥补传统飞蝇算法只能求解非负值解的不足,并采用新的搜索步长计算公式以及柯西变异策略,提出自适应缩小步长的gfoa算法,并对kelm中关键核参数和惩罚参数开展优化研究,建立gfoa-kelm的铁岭电网短期负荷预测模型。(4)应用gfoa-kelm模型在铁岭地区连续两个工作日、连续两个休息日、工作日与休息日、晴天与暴雨、夏小冬大运行方式、连续三天以及连续两年节假日等多种场景下开展负荷预测,通过MAPE和RMSE两个误差指标作为评价标准,将结果与SVM、kelm模型作对比,通过仿真研究表明,在不同季节、不同天气类型和典型工作日场景下gfoa-kelm模型比其他两种模型具有更高的预测精度。这为指导铁岭电网短期负荷预测工作具有一定的理论价值和现实指导意义。

关键词：短期电力负荷预测铁岭电网负荷特性改进飞蝇优化算法 gfoa-kelm模型

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