基于BS和支持向量机的电力负荷预测研究的中期报告.docx

基于BS和支持向量机的电力负荷预测研究的中期报告
本研究旨在通过运用BS模型和支持向量机（SVM）对电力负荷进行预测，为电力系统的调度和规划提供辅助决策。本报告主要对研究的中期进展进行总结。
一、研究背景
随着社会经济的快速发展，电力需求不断增长，电力负荷预测成为电力企业和政府部门的重要决策依据。传统的电力负荷预测方法主要基于时间序列分析方法，但该方法存在数据不稳定、缺失、噪声干扰等问题。而BS和SVM模型均具有较好的非线性拟合能力和鲁棒性，因此应用于电力负荷预测成为一种新的研究方向。
二、研究内容
本研究基于广义Wiley模型建立了BS模型，将SVM用于BS模型中的非线性拟合，提出了一种BS-SVM模型，并以某地区历史电力负荷数据为例开展预测研究，主要包括以下内容：
1.数据预处理：对历史电力负荷数据进行异常值检测和处理，缺失值采用插值法进行填充。
2.特征提取：选取历史负荷数据中的前一天负荷数据、当前时间点天气和节假日因素等作为特征变量。
3.BS模型建立：基于广义Wiley模型，建立BS模型并通过参数估计确定模型参数。
4.SVM模型建立：将BS模型和SVM模型相结合，用SVM对BS模型进行非线性拟合，得到BS-SVM模型。
5.预测结果对比：将BS-SVM模型与传统时间序列分析方法的预测结果进行对比分析，评估其预测精度和可靠性。
三、研究进展
截至目前，本研究已完成数据预处理和特征提取的工作，BS模型和SVM模型的建立及调参工作正在进行中，待模型的建立和参数调优完成后，将对模型的预测能力和应用价值进行进一步探究，最终得出电力负荷预测结果。
四、研究意义
电力负荷预测是电力系统调度和规划的重要决策依据，本研究将BS和SVM模型相结合，克服了传统时间序列预测方法面临的问题，提高了预测精度和准确性，具有一定的理论探索价值和实际应用价值。