基于LSSVM的超短期负荷区间预测

摘要：

智能电网的快速发展给电网运行带来了新的挑战,为适应智能电网快速响应的要求,实现对电力负荷未来运行趋势的快速估计,本文提出一种基于LSSVM模型的超短期电力负荷区间预测方法,所提方法在点预测的基础上,通过对样本数据的整体噪声方差进行估算来预测区间,计算量小且大大减少了预测耗时.在模型参数选取问题上,首先使用Gamma Test噪声估计的参数确定方法确定最优的训练样本量和嵌入维数,然后采用网格搜索的方法选择最优超参数,使LSSVM模型在训练样本上的拟合误差逼近估计出的最小噪声.为验证本文所提方法的有效性,使用某电网的调度负荷数据进行了仿真实验,其结果表明该方法不仅能够体现LSSVM简单快速的特点,还通过对模型参数的优化使预测区间的准确性得到了保证.

关键词：超短期负荷预测、LSSVM、区间预测、Gamma Test、参数优化

所属期刊栏目：30

资助基金：国家电网公司科技项目520609170001

在线出版日期：2021-03-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：184-189