基于改进支持向量机的用户端用电负荷预测研究.pdf
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1、中国新技术新产品2024 NO.2(上)-50-工 业 技 术负荷预测是电力系统运行的关键环节,对保证电力系统的稳定运行、优化电力资源配置和减少能源损失具有重要意义。随着能源结构调整和可再生能源的广泛应用,对负荷预测准确性和实时性的要求越来越高1。通过提高负荷预测的准确性,电力公司可以满足其能源需求,同时降低运营成本,提高电力系统的可靠性和稳定性。负荷预测是一种通过数学模型来预测未来电力需求的方法。该方法需要同时考虑各种因素,包括气候条件、经济条件、政策变化和社会行为。由于这些影响因素具有复杂性和不确定性,因此负荷预测一直是研究的热点和难点。此外,随着智能技术和大数据技术发展,负荷预测的方法和
2、技术也在不断完善。通过建立先进的预测模型,利用机器学习和人工智能技术,可提高负荷预测的准确性。同时,通过大数据技术可以实时分析和处理海量电力数据,为负荷预测提供更准确、实时的数据支持。综上所述,负荷预测直接影响电力系统的稳定运行和运营成本。因此,本文通过改进支持向量机算法,对用户用电负荷预测进行了深入研究。1 用户端用电负荷预测方法设计1.1 用户端用电负荷预测影响指标优化用户端电力负荷受各种因素的影响,并具有不同的特性变化。因此,在预测用户端用电负荷的过程中,有必要分析用电负荷影响因素,并对其进行优化,以获得综合影响指标。通常,用户端的电力负荷表现出周期性、随机性和条件性特征。其变化趋势不仅
3、受天气等气象条件的制约,还受日期因素的影响2。因此,根据用户端用电负荷的类型,可以将负荷预测的影响因素指标分解为 4 个分量,如公式(1)所示。L=L1+L2+L3+L4(1)式中:L 表示用电负荷的总负荷指标;L1表示与气象因素相关的负荷影响指标,主要受各种气象变化类型的影响;L2表示与日期因素相关的负荷影响指标,主要包括节假日、休息日、月份和工作日等时间段;L3表示其他随机因素指标,包括用户的用电行为方式、用电时间以及用电设备的启停状况等;L4表示由特殊外部因素引起的电力负荷分量影响指标,通常难以预见与检测。假设某地区用户端用电负荷的采样序列为(x1,x2,.,xn),其中 n 为采样时间
4、,则与各影响因素指标相对应的分辨序列如公式(2)所示。0nxxQLb=(2)式中:xn表示第 n 个负荷采样数据;b0表示采样间隔。采用公式(3)对负荷预测影响指标进行优化,得到综合影响指标。0cxfLQt=(3)式中:fc表示影响指标的基本概率赋值;t0表示光滑系数;L 表示优化后的负荷预测影响指标。通过分析影响用户端用电负荷的各种因素,将这些因素指标分解,并对其进行优化处理,可以得到综合影响因素指标,为后续计算负荷及影响指标的相关性提供有力的数据基础。1.2 负荷及影响指标相关性计算为了充分分析用户端用电负荷与综合影响指标等辅助信息的相互影响程度,在负荷预测综合影响指标优化的基础上,采用平
5、均信息向量法计算负荷及影响指标间的相关性。将负荷采样数据看作二维变量,并将其映射到二维平面上。在该平面上将其划分为 m 行 n 列、尺寸相等的网格3,则在该数据集合下,映射数据在多维空间中的投影如公式(4)所示。fcmxLcPm n v=d(4)式中:cf表示高斯核函数;dc表示先验向量;vm表示平均基于改进支持向量机的用户端用电负荷预测研究顾玮王艳花袁强王云杰吴秀红(国网山西省电力公司信息通信分公司,山西 太原 030000)摘 要:常规用户的用电负荷预测方法主要采用分层测量技术,无法提取用电行为动态影响系数,因此预测结果与实际结果间的偏差较大,预测性能不佳。为此,本文提出基于改进支持向量机
6、的用户端用电负荷预测研究。首先,分析影响负荷预测的因素,对其进行拟合优化处理,以获取综合影响指标。其次,采用平均信息向量法求取负荷及影响指标间的相关性系数,并根据用户用电负荷特征曲线时间序列提取用电行为动态影响系数。最后,引入改进支持向量机算法,构建负荷预测模型,进而实现用户用电预测。实例应用结果显示,所提方法得到的预测结果与实际结果基本相符,预测性能较好。关键词:改进支持向量机;用户端;用电负荷;预测方法中图分类号:TP399文献标志码:A中国新技术新产品2024 NO.2(上)-51-工 业 技 术信息向量因子。根据用户用电负荷特征曲线时间序列,提取不同用电行为习惯间的动态影响系数,如公式
7、(5)所示。cmxxDAPa=(5)式中:Dx表示负荷数据点间的数值距离;am表示负荷曲线的相似性。根据互信息理论,将非线性趋势和周期性特征作为负荷变化趋势的整体走向4,并确定不同尺度下单个负荷数据的最优特征,如公式(6)所示。M=AcF0/kt(6)式中:F0表示数据的幅值矩阵;kt表示温度特征。针对上述温度特征,对研究区域的全年温度变化范围进行模糊化处理,由此确定温度模糊区间 T,便于后续计算,具体见表 1。表 1 温度模糊区间区间区间范围区间区间范围T(-6,0)T(18,28)T(2,4)T(26,32)T(2,8)T(32,36)T(6,12)T(34,40)T(10,20)T(38
8、,42)根据温度模糊区间,并结合用户端用电负荷特征曲线的动态变化情况,求取负荷及综合影响指标间的相关性,如公式(7)所示。q1=MTjl1(7)式中:Tj表示第 j 个温度模糊区间;l1表示模糊区间的隶属度;q1表示相关性系数。基于用户端用电负荷预测的综合影响因素指标,采用平均向量法将负荷数据映射到二维空间中,结合温度模糊区间,求取负荷及综合影响指标间的相关性,便于最终实现负荷预测。1.3 基于改进支持向量机的负荷预测用户端用电负荷预测是一个包括多个随机性变量的问题,通常属于函数回归问题的范畴。为此,本文采用改进支持向量机算法对用户用电负荷进行预测。改进支持向量机是一种强大的监督学习方法,适用
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