负荷预测|一种改进支持向量机的电力负荷预测方法研究(Matlab代码实现)

欢迎来到本博客❤️❤️❤️
作者研究:主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合!⭐️⭐️⭐️

目前更新:电力系统相关知识,期刊论文,算法,机器学习和人工智能学习。
支持:如果觉得博主的文章还不错或者您用得到的话,可以关注一下博主,如果三连收藏支持就更好啦!这就是给予我最大的支持!

                          

                                    欢迎您的到来

                     ⛅⛅⛅ 个人主页:科研室

                    所有代码目录:电气工程科研社‍‍‍

                           

【现在公众号名字改为:荔枝科研社】

快速查找电气代码的方法(以微电网调度和电力系统潮流计算为例):

                负荷预测|一种改进支持向量机的电力负荷预测方法研究(Matlab代码实现)_第1张图片负荷预测|一种改进支持向量机的电力负荷预测方法研究(Matlab代码实现)_第2张图片

本文目录如下:⛳️⛳️⛳️

目录

1 概述

2 支持向量机算法

3 算例及运行结果

4 Matlab代码及文章详细阅读

5 结论

6 参考文献

7 写在最后

1 概述

负荷预测是根据历史负荷数据情况对未来负荷作出的一种预测或估算, 是电力系统规划和运行极

为重要的组成部分, 也是电力系统领域亟须研究的问题[1] 。 电力负荷预测是电力部门的重要工作,给电网扩展、 电力调度等方面提供重要决策依据。随着智能电网的深入发展, 用电需求越来越多, 比如电动汽车、 分布式发电机等的接入, 增加了智能电网用电侧的不稳定性, 这会带来电力系统的波动, 造成电力负荷的不确定性; 同时, 电力负荷也受到气象因素 (温度、 湿度等)、 节假日、 工业区域条件、 无估计事件以及管理和政策上的影响, 这些无疑增加了负荷预测的难度。 因此, 采取适当的预测技术, 科学准确地预测电力负荷发展趋势, 有着十分重要的意义。

基于现有的电力负荷预测方法提高电力负荷预测的准确性,提出了一种基于支持向量机(SVM)的电力负荷预测模型。首先分析支持向量机的理论基础,通过建立支持向量机预测模型,将经过预处理的真实电力数据输入该模型进行学习预测,借助均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)以及预测图表对模型预测性能进行验证分析。实验结果表明,SVM预测模型能够较为准确地对电力负荷预测进行刻画。

2 支持向量机算法

             负荷预测|一种改进支持向量机的电力负荷预测方法研究(Matlab代码实现)_第3张图片

以上便是基本线性可分情况下的SVM模型的基本思想。而对于回归模型部分而言,优化目标函数部分与分类模型是一致的,但是区别在于约束条件有所不同。回归模型的目的是为了让训练集样本中的所有样本点都尽可能地拟合到同一个线性模型之上。

更多详细讲解见第4部分。

 3 算例及运行结果

负荷预测|一种改进支持向量机的电力负荷预测方法研究(Matlab代码实现)_第4张图片

负荷预测|一种改进支持向量机的电力负荷预测方法研究(Matlab代码实现)_第5张图片

负荷预测|一种改进支持向量机的电力负荷预测方法研究(Matlab代码实现)_第6张图片

 4 Matlab代码及文章详细阅读

本文仅展现部分代码,全部代码见:正在为您运送作品详情

负荷预测|一种改进支持向量机的电力负荷预测方法研究(Matlab代码实现)_第7张图片

% 清空环境变量
close all;
clear all;
clc;
format compact;
%% 数据的提取和预处理
data=xlsread('数据');
ts =  data((1:320),1);%训练集输出
tsx = data((1:320),2:end);%训练集输入
tts=data((321:end),1);%预测集输出
ttx= data((321:end),2:end);%预测集输入
% 数据预处理,将原始数据进行归一化
ts = ts';
tsx = tsx';
tts=tts';
ttx=ttx';

% mapminmax为matlab自带的映射函数	
% 对ts进行归一化
[TS,TSps] = mapminmax(ts,-1,1);	%矢量归一化
[TTS,TTSps]= mapminmax(tts,-1,1);
TS = TS';
TTS=TTS';

博主课外兴趣:中西方哲学,送予读者:

‍做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏实认真,但是不能只是努力,很多时候借力比努力更重要,然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学,什么是电的时候,不要觉得这些问题搞笑,哲学就是追究终极问题,寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。在我这个专栏记录我有空时的一些哲学思考和科研笔记:科研和哲思。建议读者按目录次序逐一浏览,免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路,它不足为你揭示全部问题的答案,但若能让人胸中升起一朵朵疑云,也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致,万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨,那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“真理”上的尘埃吧。

     或许,雨过云收,神驰的天地更清朗.......

博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者,博主专门做了一个专栏目录,整个专栏只放了一篇文章,足见我对其重视程度:博主专栏目录。做到极度细致,方便大家进行学习!亲民!!!还有我开了一个专栏给女朋友的,很浪漫的喔,代码学累的时候去瞧一瞧,看一看:女朋友的浪漫邂逅。有问题可以私密博主,博主看到会在第一时间回复。

5 结论

对图 1 及表 1 中的结果进行分析,可以发现:

(1)SVM 模型可以较好地对电力负荷进行预测,结果能比较准确地刻画出电力负荷在一定时间内的变化趋势。 

(2)对于特定时段的电力负荷的峰值变化难以把握, 模型在预测峰值负荷的时候往往趋于平稳,导致对极端情况 下的电力负荷预测准确性不高。因为在实际用电环境下,电力负荷往往不不仅仅只与时间有一定关系,还有大量其他因子会影响电力负荷。

 6 参考文献

[1]何闰丰,黄莺.一种改进支持向量机的电力负荷预测方法研究[J].红水河,2022,41(02):94-99.

[2]王诗涵,周法国.基于支持向量机的电网负荷预测[J].现代信息科技,2020,4(24):120-122.DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2020.24.032.

7 写在最后

部分理论引用网络文献,若有侵权请联系博主删除。 

你可能感兴趣的:(#,电气论文代码,支持向量机,matlab,python)