基于贝叶斯证据框架下WLS-SVM的短期负荷预测

基于贝叶斯证据框架下WLS-SVM的短期负荷预测

TM715; 提出了一种基于贝叶斯证据框架下加权最小二乘支持向量机(Weighted Least Squares Support Vector Machine,WLS-SVM)的短期负荷预测模型和算法.在对历史负荷数据进行完预处理基础上,分析影响负荷变化的重要因素,然后选择最佳的输入数据作为LS-SVM训练模型的输入向量.通过贝叶斯证据三层推断寻找到模型的最佳参数:第一层推断确定LS-SVM的权向量w和偏置值b,第二层推断确定模型的超参数γ,第三层推断确定核函数的超参数σ.为了提高模型的鲁棒性,赋予了每个样本误差不同的权系数,建立了具有良好泛化性能的WLS-SVM回归模型,从而进一步提高了模型...

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Veröffentlicht in:电力系统保护与控制 2011, Vol.39 (7), p.44-49
Hauptverfasser: 王林川, 白波, 于奉振, 袁明哲
Format: Artikel
Sprache:chi
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:TM715; 提出了一种基于贝叶斯证据框架下加权最小二乘支持向量机(Weighted Least Squares Support Vector Machine,WLS-SVM)的短期负荷预测模型和算法.在对历史负荷数据进行完预处理基础上,分析影响负荷变化的重要因素,然后选择最佳的输入数据作为LS-SVM训练模型的输入向量.通过贝叶斯证据三层推断寻找到模型的最佳参数:第一层推断确定LS-SVM的权向量w和偏置值b,第二层推断确定模型的超参数γ,第三层推断确定核函数的超参数σ.为了提高模型的鲁棒性,赋予了每个样本误差不同的权系数,建立了具有良好泛化性能的WLS-SVM回归模型,从而进一步提高了模型预测的精度.采用上述方法对黑龙江电网短期负荷进行了预测,结果证明了该方法具有良好的预测效果.
ISSN:1674-3415
DOI:10.3969/j.issn.1674-3415.2011.07.008