支持向量机在电力市场网损分摊中的应用研究

西南交通大学硕士学位论文支持向量机在电力市场网损分摊中的应用研究姓名：蒋功连申请学位级别：硕士专业：电力系统及其自动化指导教师：黄彦全20070301支持向量机在电力市场网损分摊中的应用研究作者：蒋功连学位授予单位：西南交通大学相似文献(4条)1.学位论文谭海龙基于聚类分析与SVM的电力短期负荷预测研究2009电力系统短期负荷预测是电力系统安全和经济运行的重要依据，随着价格竞争机制的引入和电力市场改革的深入，电力部门对短期负荷预测的精度提出了更高的要求。支持向量机是一种新型的机器学习方法，具有全局最优、结构简单、推广能力强等优点，在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。然而支持向量机在进行大数据量的负荷预测时存在数据噪声、收敛速度慢等缺点，针对这些缺点，本文提出了一种利用聚类分析选择相似日，结合支持向量机进行短期负荷预测的新方法，以保证数据特征的一致性，提高短期负荷预测的精度和速度。本文首先全面、系统地阐述了短期负荷预测的研究现状，分析了各种短期负荷预测方法的优劣。接着详细介绍了聚类分析理论和SVM回归理论。随后针对负荷预测的地域特性，对长沙地区的负荷特性进行了深入分析，确定了影响该地区负荷变化的主要因素；针对历史数据噪声问题，首次提出了利用SOM和C-均值聚类组合算法来选择相似日，构造相似日训练样本并利用SVM模型进行预测的新方法；针对SVM方法，通过对不同SVM参数的预测结果对比，确定了最优的训练参数。最后采用本文提出的预测模型，利用长沙地区的历史负荷数据和气象数据，对该地区短期负荷预测进行分析，结果表明本文所提出的方法能够有效地提高负荷预测的精度，缩短预测时间。2.学位论文孙薇市场条件下抽水蓄能电站效益综合评价及运营模式研究2007随着我国电力市场改革，电网的调峰、安全稳定运行和可靠供电面临更为严峻的形势，抽水蓄能电站对电网安全、稳定和经济运行发挥着重要的作用，对抽水蓄能电站的效益综合评价和运营模式进行研究是目前国际上技术经济及管理研究的前沿问题之一，也是难点问题之一，具有重要的理论研究价值和实际意义。论文通过分析当前国内外电力市场现状及抽水蓄能电站效益、运营模式研究状况，论证了市场条件下抽水蓄能电站的功能和作用。在考虑市场因素的前提下，分析了抽水蓄能电站节煤效益、调频效益、调相效益、事故备用和黑启动效益的计算方法。为了合理、准确、科学地评估抽水蓄能电站的效益，为抽水蓄能电站建设和发展提供参考，将抽水蓄能电站的效益指标分为经济效益、电网效益、社会效益以及环境效益四个方面，构建了全面的综合评价指标体系。建立了基于粗糙集和支持向量机的抽水蓄能电站效益综合评价模型，通过对Z抽水蓄能电站效益综合评价，论证了抽水蓄能电站投入电力系统运行，可使发电企业，电网，电力用户乃至整个社会都受益。探讨了市场条件下抽水蓄能电站效益实现方式，提出了两种新的经营模式和动态辅助服务的价值补偿机制。本文主要创新点：1．构建了全面反映抽水蓄能电站效益的综合评价指标体系，解决了以前效益研究中存在的只是对抽水蓄能电站自身指标进行单一分析，缺少从社会整体综合评价抽水蓄能电站效益的问题。2．综合粗糙集理论和支持向量机的各自优点，利用两者之间的互补性建立了抽水蓄能电站效益综合评价的数学模型——基于粗糙集和支持向量机的回归模型，该模型具有良好的抑制噪声干扰和良好泛化能力，并进行了实证研究。3．提出了市场条件下发挥抽水蓄能电站效益的两种新模式：一是电网公司和拥有大机组的发电企业共同租赁经营模式；二是基于峰荷权交易的拥有大型火电机组的发电公司与抽水蓄能电站联合运营模式。4．为了在市场条件下抽水蓄能电站提供动态辅助服务时能得到价值补偿，提出了三部制电价。3.学位论文党靖发电公司电价预测方法及报价策略的研究与探讨2007随着电力市场改革的不断深入，研究发电公司竞价策略问题将变的很有意义。本文着重分析、研究发电企业在厂网分开，竞价上网的市场环境下，如何科学地预测市场出清价格、制定竞价策略，参与市场竞争，以谋取企业的最大效益。在本文的第一和第二部分，结合国外以及国内电力市场的发展历史，介绍了电力市场的基本模式，对我国电力市场的形成和现行的电力市场结构的特点进行了介绍，并对电力市场发电侧的电价预测方法和报价策略进行了简要分析。第三部分将模糊理论运用到电价预测中，针对传统指数平滑法在求部分数据值时都只考虑前期效应即仅利用了某时刻之前的数据，使指数平滑序列产生有滞后偏差的缺点，提出一种基于模糊理论的一次指数平滑预测法，消除了指数平滑法在预测中的系统滞后现象。第四部分对神经网络BP算法进行研究，并对传统的BP算法的改进，将一种基于模式逼近度和接受概率的变步长快速BP算法应用到短期电价预测，仿真结果表明该方法有效的改善了BP算法收敛速度慢以及容易陷入局部最小点的缺点，从而提高了神经网络用于电价预测的效率和精度。文章第五部分用最小二乘支持向量机建立电价预测模型。支持向量机解决了神经网络中存在的局部最优问题，比BP人工神经网络有更高的预测精度和鲁棒性，被认为是神经网络的替代方法，最小二乘支持向量机是标准支持向量机的扩展，比标准支持向量机速度更快，更便于使用。在选择相同训练样本和输入变量的情况下，最小二乘支持向量机预测法的预测效果明显优于BP人工神经网络预测方法。第六部分对基于博弈论方法发电厂报价的策略进行了讨论。对古诺模型和伯特兰德模型的标准形式进行了分析，将古诺模型的标准形式进行了扩展，同时得到了基于发电成本最低的竞争战略模型以及基于上网电量最多的竞争战略模型。构建了完全信息下具有发电容量约束的古诺模型，在此基础上建立了不完全信息下具有发电容量约束的古诺模型，并分两种情况对不完全信息下的古诺模型进行了分析：各发电商对其它发电商机组具有若干成本估计函数的情况：各发电商对其它发电商机组具有一个成本估计分布函数的情况。给出了求取上述各种古诺模型的古诺一纳什均衡解的方法，由此得到电厂机组出力的优化解，并转化为电厂机组的报价曲线，由报价曲线得出相应的机组报价策略，通过算例进行仿真分析。最后对发电公司目前实用的报价策略及其存在的问题进行分析和探讨，简单对各种电价预测方法的应用进行总结，并将基于博弈的报价策略用于分段报价当中，使报价更为科学。4.学位论文李艳电力市场运营模式研究及其市场出清电价预测2009当今世界，电力工业体制正在发生深刻的变革，打破垄断、引入竞争，建立统一、规范、开放、有序、竞争的电力市场，成为发展的必然趋势。随着世界各国电力工业改革的发展趋势，我国于上世纪90年代也开始了以打破垄断、引入竞争、放松管制为目标的电力市场化改革。如何合理制定相应的运营模式以及怎样根据电力市场的相关历史数据准确的预测出未来的市场出清电价，对于市场中的各个参与者都具有十分重要的意义。本文首先围绕建立区域电力市场交易模式的问题，进行了深入研究。在分析比较了世界上几个典型的电力市场交易模式后，提出了我国区域电力市场交易模式的选择原则，并对我国未来电力市场发展的方向和市场运营模式及可能实施的双边交易方式进行了分析与论述，为我国区域电力市场设计了批发竞争的市场模式。旨在对我国电力市场改革方向与运营方式及在未来市场中为参与者的最优竞价策略进行探索性研究。其次本文介绍了电力市场出清电价结算机制，论述了出清电价的形成过程，并分析了出清电价的影响因素。继而根据实际电力市场的出清电价数据对其变化特点和分布特征进行了研究，得出不同时段的出清电价时间序列特性不同，具有不同的变化趋势，提出了分时段预测出清电价的思路。接着对当前较常见的预测方法的优缺点进行了探讨后，提出了出清电价的预测模型。为了提高电价预测的精度，本文提出了以下两个方面的改进：（1）、在输入因素的选取上，选取更能表征或影响电价变化的因素作为输入向量；（2）、在输入因素预处理上，对输入向量进行处理使其更有规律性，更能表征电价的变化。本文采用最小二乘支持向量机建立了两个预测模型：（1）、利用相似搜索技术来生成训练集和输入变量，并对次日电价进行实例预测，取得了较好的效果。预测结果表明采用这种模型预测采用相似搜索技术处理后，预测的效果比传统的方法有较大的提高。（2）、提出采用小波变换和最小二乘支持向量机相结合的电价预测模型。选择合适的小波基和分解尺度，将电价序列分解成一个低频分量和多个高频分量，从而进行电价特征的提取。利用所获得的电价各分量，对电价各分量分别建立最小二乘支持向量机预测模型，最后汇总叠加各分量预测结果得到最终的预测电价。实验结果表明，此模型显著的提高了出清电价预测的精度。本文链接：：上海海事大学(wflshyxy)，授权号：27f43977-d142-4453-a910-9de40129918b下载时间：2010年9月1日