針對(duì)風(fēng)場(chǎng)輸出功率短期預(yù)測(cè)所遇到的信息貧乏、精度低和不確定性高的問題,提出一種粒子群動(dòng)態(tài)灰色模型。該模型利用粒子群算法改變背景值參數(shù),通過迭代搜尋和線性化處理對(duì)齊次或非齊次的指數(shù)參數(shù)進(jìn)行連續(xù)優(yōu)化,提升了預(yù)測(cè)精度;該模型還引入殘差模型對(duì)外界環(huán)境的變化進(jìn)行預(yù)測(cè),降低了由環(huán)境的不確定性對(duì)預(yù)測(cè)帶來的影響。將此模型運(yùn)用到比利時(shí)風(fēng)場(chǎng)輸出功率的短期預(yù)測(cè)當(dāng)中,實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該模型對(duì)求解所提問題是有效的。

風(fēng)能是一種清潔的可再生能源,由于風(fēng)力發(fā)電的波動(dòng)性、間歇性,能使大容量風(fēng)力發(fā)電并網(wǎng)對(duì)電力系統(tǒng)可靠、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行產(chǎn)生消極影響。為保證電力系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性,合理制定調(diào)度計(jì)劃,根據(jù)已有的4臺(tái)風(fēng)電機(jī)組的實(shí)測(cè)功率,提出對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑化處理和基于灰色預(yù)測(cè)模型gm(1,1)的預(yù)測(cè)方法。即以風(fēng)電機(jī)組第23d前若干天的功率數(shù)據(jù)為原始數(shù)據(jù),對(duì)4臺(tái)風(fēng)電機(jī)組分別進(jìn)行未來24h(第23d)的功率進(jìn)行預(yù)測(cè),并按國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)公式計(jì)算預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。根據(jù)仿真結(jié)果確定最佳預(yù)測(cè)用原始數(shù)據(jù),預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到國(guó)家標(biāo)準(zhǔn),驗(yàn)證了該方法的有效性和可行性。

提出一種聯(lián)合灰色模型(greymodel,gm)和最小二乘支持向量機(jī)回歸(leastsquaresupportvectorregression,lssvr)算法的電力短期負(fù)荷智能組合預(yù)測(cè)方法。在考慮負(fù)荷日周期性的基礎(chǔ)上,通過對(duì)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)的不同取舍,構(gòu)建出各種不同的歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)序列,并對(duì)每個(gè)歷史數(shù)據(jù)序列分別建立能修正β參數(shù)的gm(1,1)灰色模型進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè);采用最小二乘支持向量機(jī)回歸算法對(duì)不同灰色模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行非線性組合,以獲取最終預(yù)測(cè)值。該方法在充分利用灰色模型所需原始數(shù)據(jù)少、建模簡(jiǎn)單、運(yùn)算方便等優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上,結(jié)合最小二乘支持向量機(jī)所具有的泛化能力強(qiáng)、非線性擬合性好、小樣本等特性,提高了預(yù)測(cè)精度。仿真結(jié)果驗(yàn)證了所提出組合方法的有效性和實(shí)用性。

為了降低輸電線路覆冰事故對(duì)電網(wǎng)安全造成的嚴(yán)重影響,對(duì)輸電線路覆冰厚度進(jìn)行預(yù)測(cè)將能夠有效地指導(dǎo)電網(wǎng)抗冰工作.提出了基于灰色支持向量機(jī)的輸電線路覆冰厚度短期預(yù)測(cè)模型,分析了樣本中臟數(shù)據(jù)的剔除及數(shù)據(jù)預(yù)處理方法,通過模型預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的對(duì)比驗(yàn)證了該模型的準(zhǔn)確性和適用性,根據(jù)模型預(yù)測(cè)的線路最大覆冰厚度值對(duì)現(xiàn)場(chǎng)觀冰、冰情預(yù)警以及開展交直流融冰提供策略指導(dǎo).將該模型與傳統(tǒng)的支持向量機(jī)和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)覆冰預(yù)測(cè)模型進(jìn)行了對(duì)比,結(jié)果表明,該模型平均誤差為0.325mm,平均絕對(duì)百分誤差僅為2.61％,適用于輸電線路覆冰厚度短期預(yù)測(cè).在易覆冰地區(qū),應(yīng)用該預(yù)測(cè)模型能夠更好地指導(dǎo)輸電線路抗冰工作.

季節(jié)型電力負(fù)荷同時(shí)具有增長(zhǎng)性和波動(dòng)性的二重趨勢(shì),使得負(fù)荷的變化呈現(xiàn)出復(fù)雜的非線性組合特征。對(duì)此,提出了一種綜合最優(yōu)灰色支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型,研究了同時(shí)考慮2種非線性趨勢(shì)的復(fù)雜季節(jié)型負(fù)荷預(yù)測(cè)問題,說明了此優(yōu)化模型分別優(yōu)于2種單一負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。在此基礎(chǔ)上,對(duì)一般粒子群算法引入粒子速度自適應(yīng)可調(diào)機(jī)制,并利用改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化組合預(yù)測(cè)模型中的權(quán)值。對(duì)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)應(yīng)用實(shí)例的計(jì)算結(jié)果表明,該模型較大提高了季節(jié)型負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度,具有較好的性能。

建立基于支持向量機(jī)的建筑物沉降預(yù)測(cè)模型,并將其應(yīng)用于建筑物的沉降預(yù)測(cè)。與采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果相比,支持向量機(jī)取得較好的預(yù)測(cè)結(jié)果。實(shí)例表明支持向量機(jī)在小樣本數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)上具有精度高、泛化能力強(qiáng)的特點(diǎn),為建筑物的沉降預(yù)測(cè)提供一種新的方法。

為對(duì)室內(nèi)轟燃進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè),針對(duì)室內(nèi)轟燃樣本的不足在一定程度上制約了其應(yīng)用,為此運(yùn)用svm技術(shù)構(gòu)建室內(nèi)轟燃預(yù)測(cè)的數(shù)學(xué)模型。在小樣本條件下,應(yīng)用工具軟件libsvm進(jìn)行仿真,并將svm模型預(yù)測(cè)結(jié)果和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果顯示,svm技術(shù)能較好地解決小樣本和模型預(yù)測(cè)精確度之間的矛盾,svm模型其預(yù)測(cè)精度及可行性高于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。實(shí)例表明,由于室內(nèi)火災(zāi)受多種因素影響,傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法存在一定的局限性,而svm模型預(yù)測(cè)法預(yù)測(cè)的結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果比較一致。

針對(duì)風(fēng)電功率超短期預(yù)測(cè)精度不高的問題,提出了一種結(jié)合theil不等系數(shù)與改進(jìn)誘導(dǎo)有序加權(quán)算子的組合預(yù)測(cè)方法.由于預(yù)測(cè)時(shí)刻的實(shí)際風(fēng)電功率值未知,因此無法直接利用該方法進(jìn)行預(yù)測(cè).文章利用各單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型的前幾個(gè)時(shí)刻的預(yù)測(cè)精度均值作為預(yù)測(cè)時(shí)刻風(fēng)電功率的誘導(dǎo)值,對(duì)誘導(dǎo)有序加權(quán)算子進(jìn)行了改進(jìn),解決了預(yù)測(cè)時(shí)刻誘導(dǎo)值未知的問題.采用誤差信息矩陣對(duì)單項(xiàng)模型進(jìn)行冗余度分析,得到優(yōu)選單項(xiàng)模型,然后建立基于theil不等系數(shù)和3種改進(jìn)誘導(dǎo)有序加權(quán)算子的組合預(yù)測(cè)模型.通過分析和實(shí)例驗(yàn)證表明,結(jié)合theil不等系數(shù)和誘導(dǎo)有序加權(quán)算數(shù)平均算子(iowa)的組合模型能有效地提高風(fēng)電功率預(yù)測(cè)精度.

根據(jù)電力負(fù)荷序列的混沌特性,提出混沌理論和蟻群優(yōu)化支持向量機(jī)結(jié)合的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)新方法,以相空間重構(gòu)理論確定支持向量機(jī)的輸入量個(gè)數(shù);訓(xùn)練樣本集由對(duì)應(yīng)預(yù)測(cè)相點(diǎn)的最近鄰相點(diǎn)集構(gòu)成,且是按預(yù)測(cè)相點(diǎn)步進(jìn)動(dòng)態(tài)相軌跡生成;采用蟻群優(yōu)化算法對(duì)支持向量機(jī)敏感參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,從而可增強(qiáng)預(yù)測(cè)模型對(duì)混沌動(dòng)力學(xué)的聯(lián)想和泛化推理能力,提高負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度和提高預(yù)測(cè)穩(wěn)定性。對(duì)某地區(qū)負(fù)荷系統(tǒng)日、周預(yù)測(cè)仿真測(cè)試,證明其可獲得穩(wěn)定的較高預(yù)測(cè)精度。

目前，我國(guó)風(fēng)電已進(jìn)入較為快速的發(fā)展時(shí)期。而伴隨著風(fēng)電領(lǐng)域的發(fā)展，風(fēng)電輸出功率預(yù)測(cè)作為一個(gè)新的研究領(lǐng)域，越來越受人們的重視。風(fēng)電功率預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，不僅提供了風(fēng)電運(yùn)行的調(diào)度技術(shù)，也有利于風(fēng)電調(diào)度安排系統(tǒng)進(jìn)行發(fā)電計(jì)劃的制定，大大降低了風(fēng)電運(yùn)行的備用容量及運(yùn)行的成本。與此同時(shí)，能夠確保電力系統(tǒng)的運(yùn)行安全穩(wěn)定，對(duì)整個(gè)電力市場(chǎng)的有效管理具有重大作用。

針對(duì)風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電功率短時(shí)間預(yù)測(cè)問題，根據(jù)風(fēng)能的“間歇性”和“隨機(jī)性”的特點(diǎn)，依據(jù)真實(shí)數(shù)據(jù)，以“時(shí)間序列分析”，“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)”，“小渡分析”等數(shù)學(xué)模型思想為基礎(chǔ)，分別建立了“時(shí)間序列分析模型（ar模型）”，“時(shí)間序列分析模型（arm模型）＋小波分析模型”與“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型”對(duì)我國(guó)大唐赤峰東山風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)電功率進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。最后，根據(jù)國(guó)家能源局頒布的相應(yīng)指標(biāo)對(duì)這三種模型進(jìn)行分析和評(píng)估。

提出了一種新的支持向量機(jī)(supportvectormachines,svm)機(jī)械系統(tǒng)狀態(tài)組合預(yù)測(cè)模型。應(yīng)用fpe(finalprincipleerror)準(zhǔn)則優(yōu)化樣本的維數(shù),采用時(shí)域內(nèi)的振動(dòng)烈度和頻域內(nèi)的特征頻率分量作為預(yù)測(cè)機(jī)械系統(tǒng)狀態(tài)的敏感因子,構(gòu)建了預(yù)測(cè)模型。支持向量機(jī)采用新型的結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最優(yōu)化準(zhǔn)則,預(yù)測(cè)能力強(qiáng)、魯棒性好。采用徑向基函數(shù)和ε損失函數(shù),將該模型應(yīng)用于實(shí)驗(yàn)臺(tái)和旋轉(zhuǎn)注水機(jī)組的狀態(tài)預(yù)測(cè),取得了較好的效果。這表明利用支持向量機(jī)的組合預(yù)測(cè)模型,可以降低設(shè)備維修代價(jià),提高設(shè)備的安全性和可靠性。

為了科學(xué)預(yù)測(cè)與評(píng)估煤礦采動(dòng)引起的建筑物采動(dòng)損害程度,在系統(tǒng)分析建筑物采動(dòng)損害影響因素的基礎(chǔ)上,基于支持向量機(jī)理論,利用礦區(qū)典型建筑物采動(dòng)損害案例,首次建立了煤礦開采影響下建筑物采動(dòng)損害程度的支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型,并測(cè)試了該模型的可行性和可靠性.研究成果可為建筑物采動(dòng)損害預(yù)測(cè)提供一條新的技術(shù)途徑.

基于支持向量機(jī)的砂土液化預(yù)測(cè)模型——分析了砂土液化的主要影響因素，建立了砂土液化的支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型。該模型能通過有限經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，建立砂土液化類型與其影響因素之間的非線性關(guān)系。運(yùn)用所建立的模型對(duì)具體的砂土液化類型進(jìn)行了評(píng)判，評(píng)判結(jié)果表明，...

風(fēng)電功率預(yù)測(cè)系統(tǒng) 操作手冊(cè) 2011-09 中國(guó)電力科學(xué)研究院 i 目錄 1.登錄操作..................................................................................................................1 2.模塊應(yīng)用操作..........................................................................................................2 2.1實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測(cè)模塊............................................................................................2 2.1.1地圖

介紹了風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的背景，對(duì)風(fēng)電功率預(yù)測(cè)進(jìn)行了理論分析，分析了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理及基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)流程和預(yù)測(cè)結(jié)果誤差的評(píng)價(jià)指標(biāo)。以matlab軟件的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱為仿真平臺(tái)，搭建bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行了功率預(yù)測(cè)仿真，預(yù)測(cè)結(jié)果均方根誤差分別為6．97％、200．59％。兩組仿真對(duì)比結(jié)果表明，基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)在短期預(yù)測(cè)中是可行的．

針對(duì)傳統(tǒng)灰色模型在長(zhǎng)期預(yù)測(cè)中受外界干擾影響預(yù)測(cè)精度的問題,通過對(duì)灰參數(shù)的二次擬合以及應(yīng)用動(dòng)態(tài)新陳代謝理論改進(jìn)灰色模型,結(jié)合實(shí)際邊坡工程予以驗(yàn)證.結(jié)果表明:改進(jìn)后的灰色模型預(yù)測(cè)精度較高,具有工程應(yīng)用價(jià)值.

介紹灰色非等間距gm(1,1)模型的建立及其精度評(píng)定方法,著重探討模型精度的主要影響因素,并從模型背景值的構(gòu)造以及初值選取兩個(gè)方面對(duì)灰色非等間距gm(1,1)模型進(jìn)行改進(jìn),結(jié)合高層建筑沉降監(jiān)測(cè)實(shí)例進(jìn)行預(yù)測(cè)結(jié)果分析,結(jié)果表明,改進(jìn)后的灰色模型具有較高的精度,在沉降預(yù)測(cè)中具有較高的應(yīng)用價(jià)值。

為提高風(fēng)電輸出功率預(yù)測(cè)精度，提出一種基于rbf—bp組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)方法。在考慮尾流等因素影響的基礎(chǔ)上，對(duì)風(fēng)速進(jìn)行預(yù)處理。根據(jù)相關(guān)歷史數(shù)據(jù)，建立rbf—bp組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)模型，對(duì)風(fēng)電輸出功率進(jìn)行預(yù)測(cè)。仿真分析結(jié)果表明，該預(yù)測(cè)方法能有效提高風(fēng)電輸出功率預(yù)測(cè)精度。

為了預(yù)測(cè)水泵在運(yùn)行中的振動(dòng)狀態(tài),提高水泵運(yùn)行的安全性和經(jīng)濟(jì)性,采用了統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論中的核心算法——支持向量機(jī)與自回歸方法相結(jié)合,建立了水泵振動(dòng)預(yù)測(cè)模型(svar)。并通過實(shí)例,與基于灰色理論建立的預(yù)測(cè)模型(gm)和基于自回歸方法建立的預(yù)測(cè)模型(ar)進(jìn)行了比較。結(jié)果表明:基于支持向量自回歸的水泵振動(dòng)預(yù)測(cè)模型(svar)具有精度高、速度快、易于建模的特點(diǎn)。應(yīng)用該方法建立的預(yù)測(cè)模型能夠很好地預(yù)測(cè)水泵運(yùn)行中的振動(dòng)情況,有效地避免水泵運(yùn)行中由振動(dòng)引起的故障。

準(zhǔn)確及時(shí)地進(jìn)行洪水預(yù)測(cè)對(duì)洪水預(yù)報(bào)、洪水實(shí)時(shí)調(diào)度及水資源的合理調(diào)度起著非常關(guān)鍵的作用.提出一種粗糙集理論和支持向量機(jī)相結(jié)合的洪水預(yù)測(cè)模型,利用粗糙集理論對(duì)支持向量機(jī)的輸入數(shù)據(jù)集進(jìn)行約簡(jiǎn)預(yù)處理,通過發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的關(guān)系去掉冗余輸入信息,簡(jiǎn)化輸入空間的表達(dá)信息,提高支持向量機(jī)訓(xùn)練的速度,獲得較高的預(yù)測(cè)精度.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型能提高支持向量機(jī)訓(xùn)練的速度,獲得較高的預(yù)測(cè)精度.

本文應(yīng)用概率分布函數(shù)的方法對(duì)河南三門峽清源風(fēng)電場(chǎng)五臺(tái)機(jī)組的風(fēng)電功率波動(dòng)特性從時(shí)間和空間的角度進(jìn)行分析,對(duì)不同的時(shí)間尺度下以及單個(gè)和總體的數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,得出最佳的概率分布函數(shù),從其數(shù)值特征上來描述風(fēng)電功率的波動(dòng)性。