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基于偏最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测方法研究
摘要
短期电力负荷预测是电力系统中先进、重要的研究领域之一。本文研究了一种基于偏最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测方法，该方法结合了偏最小二乘回归模型和支持向量机分类器，通过选取合适的特征参数和优化模型参数，实现对负荷数据进行有效预测。实验结果表明，该方法在短期电力负荷预测中具有较高的准确性和稳定性，具有较为广泛的应用前景。
关键词：短期电力负荷预测；偏最小二乘；支持向量机；特征参数；优化模型参数
Abstract
Short-termpowerloadforecastingisoneoftheadvancedandimportantresearchfieldsinthepowersystem.Thispaperstudiesashort-termpowerloadforecastingmethodbasedonpartialleastsquaressupportvectormachines,whichcombinespartialleastsquaresregressionmodelsandsupportvectormachineclassifiers,andeffectivelypredictsloaddatabyselectingappropriatefeatureparametersandoptimizingmodelparameters.Theexperimentalresultsshowthatthemethodhashighaccuracyandstabilityinshort-termpowerloadforecasting,andhasawiderrangeofapplicationprospects.
Keywords:Short-termpowerloadforecasting;Partialleastsquares;Supportvectormachines;Featureparameters;Optimizingmodelparameters
1引言
短期电力负荷预测是电力系统中的关键技术之一，能够有效指导电力生产和调度，保障电力系统的稳定运行。尤其是在新能源占比越来越高的情况下，通过对短期电力负荷预测，可以更好地实现电网控制和资源配置，提高电网的智能化水平。
近年来，随着机器学习技术的不断发展，越来越多的研究者将其运用到短期电力负荷预测中。其中，支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种常用的预测方法，其具有强大的泛化能力和对高维数据的适应性，能够有效解决传统回归模型中存在的过拟合和多重共线性问题。与此同时，偏最小二乘回归（PartialLeastSquaresRegression，简称PLSR）模型也被广泛应用于数据分类和预测领域中，由于其能够对高维数据进行有效降维和特征分析，以及对缺失数据的处理能力。
本文将综合运用SVM分类器和PLSR模型，提出一种基于偏最小二乘支持向量机（PartialLeastSquaresSupportVectorMachine，简称PLS-SVM）的短期电力负荷预测方法，通过筛选特征参数和调整模型参数，实现对电力负荷数据的准确预测。
以下章节的组织结构如下：第2章介绍PLS-SVM算法的原理和方法；第3章介绍该方法的具体实现步骤和调参方法；第4章通过实验验证该方法的性能；最后，第5章对全文进行总结和展望。
2PLS-SVM算法原理
2.1PLSR模型
偏最小二乘回归（PartialLeastSquaresRegression，简称PLSR）是一种数据降维和特征分析方法。在回归分析中，传统的最小二乘法（OrdinaryLeastSquares，简称OLS）是通过直接求解参数矩阵来确定回归系数，但是在高维数据和多重线性关系的情况下，OLS极易受到数据噪声和过拟合等问题的影响。与此不同的是，PLSR模型通过将原始数据进行主成分分析，提取影响因素，对数据进行降维和处理，从而实现了对高维数据向低维的转化、特征提取和模型建立。
假设存在一个包含m个样本、n个变量的数据矩阵X，以及对应的因变量向量y，则PLSR算法的目标是通过找到一个新的低维特征空间，表示为T，将原始数据X变换为可以与因变量y相关的新的特征空间Y，表示为U。根据数据的线性组合关系，可以建立T和U之间的线性关系式：
$$X=TP'+E$$
$$Y=UQ'+F$$
其中，P是列数为p的贡献矩阵（LoadingMatrix），Q是因变量的权重向量，E和F分别是特征矩阵的残差矩阵，T和U是特征矩阵的得分矩阵，其大小分别为(m×p)和(m×1)。
2.2SVM分类器
支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的分