基于混沌理论和LSSVM的蒸汽负荷预测

摘要：

蒸汽是一种重要的二次能源,如何预知热电厂在未来时刻需生产的蒸汽负荷,对于安全、经济地向用户提供高质量的热负荷具有重要意义.针对短期蒸汽负荷序列的预测问题,首先证明了蒸汽负荷序列具有混沌特性,根据Takens定理,重构蒸汽负荷时间序列相空间,分别采用C-C方法和Cao方法确定延迟时间和嵌入维数；然后在相空间中,利用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立蒸汽负荷预测模型,并采用模拟退火算法(SA)改进的粒子群优化算法(PSO),即SA_WPSO算法对LSSVM参数的选择方法进行了优化,结果证明该方法能够取得很好的预测效果.

关键词：混沌、最小二乘支持向量机、粒子群优化、模拟退火、预测

所属期刊栏目：33

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：山东省优秀中青年科学家科研奖励基金BS2010NJ001

在线出版日期：2013-05-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1058-1066