基于支持向量机的电力短期负荷预测【三种方法】附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-11-29 17:15:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-29 17:15:00 发布 · 254 阅读

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#支持向量机 #matlab #算法

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🔥 内容介绍

电力短期负荷预测（Short-Term Load Forecasting, STLF）是电力系统调度、机组组合优化与能源供需平衡的核心技术支撑，通常预测周期为 1 小时至 1 周。其预测精度直接影响电网运行的经济性与稳定性 —— 精准的负荷预测可减少冗余发电容量、降低弃风弃光率，同时避免因负荷预测偏差导致的供电不足或过载风险。

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）作为一种基于统计学习理论的机器学习算法，具有小样本学习能力强、泛化性能优、能有效处理高维非线性问题等优势，契合电力短期负荷 “受多因素影响、非线性关联显著” 的特性（如负荷与温度、湿度、日期类型、经济活动等存在复杂非线性关系）。然而，传统 SVM 在电力负荷预测中存在参数选择依赖经验、对非平稳负荷序列拟合不足、计算复杂度较高等问题。为此，本文提出三种改进型 SVM 电力短期负荷预测方法，分别从参数优化、数据预处理、模型结构优化三个维度提升预测性能，为不同应用场景下的电力短期负荷预测提供解决方案。

二、方法一：基于粒子群优化（PSO）的 SVM 电力短期负荷预测

四、方法三：基于最小二乘支持向量机（LSSVM）的电力短期负荷预测

（一）方法原理

传统 SVM 在求解时需解决二次规划问题，当训练样本量较大（如年小时级负荷数据约 8760 个样本）时，计算复杂度急剧增加，难以满足短期负荷预测的实时性要求。最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LSSVM）通过将传统 SVM 的不等式约束转化为等式约束，将二次规划问题转化为线性方程组求解，大幅降低计算复杂度；同时引入正则化项平衡拟合误差与模型复杂度，进一步提升泛化性能，适合大样本量下的电力短期负荷预测。

五、应用场景

若负荷数据量较小、影响因素复杂（如工业园区，负荷受生产计划影响大），优先选择PSO-SVM，通过参数优化提升模型对非线性关系的拟合能力；

若负荷序列波动剧烈（如夏季空调负荷、冬季供暖负荷）、含明显突发扰动，优先选择WT-SVM，通过小波分解分离波动成分，降低随机干扰影响；

若需处理大规模历史数据（如省级电网年负荷数据）、对预测时效性要求高（如实时调度需 1 小时内出结果），优先选择LSSVM，平衡精度与计算效率。

六、结论与展望

本文提出的三种基于 SVM 的电力短期负荷预测方法，分别从参数优化、数据预处理、模型结构优化三个维度解决了传统 SVM 在负荷预测中的局限性：PSO-SVM 通过全局参数搜索提升泛化性能，WT-SVM 通过非平稳序列分解增强抗干扰能力，LSSVM 通过优化求解过程提升计算效率。实际应用中，需结合负荷数据规模、波动特征与预测时效性要求选择适配方法，以实现最优预测效果。

未来研究可进一步融合多源数据（如用户用电行为数据、新能源出力数据）与深度学习技术（如 SVM 与 LSTM 结合），构建多模态负荷预测模型，应对高比例新能源接入下的负荷不确定性，为新型电力系统的安全稳定运行提供更有力的技术支撑。