基于实时电价与支持向量分位数回归的短期电力负荷概率密度预测方法

智能电网环境下,实时电价对用户用电模式的影响较大,为了提高考虑实时电价的短期电力负荷预测精度,更好地反映电力负荷的不确定性。提出了支持向量分位数回归方法,通过引入松弛变量构造Lagrange函数,得出不同分位点下的未来一天任意时刻电力负荷的预测结果。同时采用Epanechnikov核函数,将SVQR与核密度估计相结合,进行短期电力负荷概率密度预测,可得到未来负荷准确的波动范围。以新加坡的历史负荷和实时电价数据为例,进行短期电力负荷概率密度预测,结果表明该方法能够较好地解决考虑实时电价的短期电力负荷概率密度预测问题。

基于支持向量分位数回归的货币需求条件密度预测研究

考虑到货币需求与其影响因素之间复杂的关系,基于支持向量分位数回归(support vector quantile regression,SVQR)模型,文章研究了货币需求及其影响因素之间的非线性依赖关系,给出了货币需求条件密度预测方法,并将其与传统的线性分位数回归模型进行了比较。选取中国2004年1月至2014年12月期间工业增加值、消费物价指数(consumer price index,CPI)、利率与M1的月度数据进行实证研究,结果表明SVQR模型不仅能够很好地拟合货币需求,而且能够给出准确的概率密度预测结果。

基于支持向量机分位数回归的部分变系数动态模型的估计

本文研究部分变系数动态模型,一些参数的值可以成为协变量的函数,并提出了参数和非参数函数系数的估计。本文提出一个基于支持向量机分位数回归的部分变系数动态模型,及它的三步估计法和迭代加权最小二乘法估计模型的参数和非参数函数,提出的方法能被简单有效地应用到线性和非线性分位数回归光滑变量的高维情况。同时,本文也提出模型的惩罚参数、核参数的选择方法——交叉验证方法。

考虑不同充电策略的锂电池健康状态区间估计

评估锂离子电池健康状态(SOH)对于电池使用、维护、管理和经济性评价都有十分重要的意义,但当前锂电池SOH估计方法多针对特定充电策略,采用确定性估计模型,无法反映电池退化过程中的随机性、模糊性等不确定性信息.为此,提出一种适用于不同充电策略的锂电池SOH区间估计方法.该方法针对不同充电策略的电池循环充放电数据提取多个特征参数,通过交叉验证自动选择针对特定充电策略的最优特征参数组合.另外,考虑到锂电池全生命期循环次数有限,属于小样本问题,提出集成支持向量回归与分位数回归优势的支持向量分位数回归模型(SVQR)进行锂电池SOH区间估计.选用放电程度较深的锂电池充放电循环数据作为训练集,对SVQR模型进行离线训练,训练好的模型用于不同充电策略下锂电池SOH在线估计.采用具有不同充电策略的数据集验证所提方法,实验结果表明:所提方法适用于不同充电策略,且估计结果优于分位数回归法、分位数回归神经网络法和高斯过程回归法.

基于改进模拟退火遗传算法的配电网动态故障恢复策略

计及分布式电源出力波动性对故障恢复效果带来的不利影响,提出1种利用光伏出力预测的配电网动态故障恢复方案。故障发生后,首先对动态变化的光伏系统输出功率进行预测,并研究了负荷动态特性;其次,以配电网恢复重要负荷总量最大、故障恢复成本最小和故障停电损失最少为目标函数,构建基于动态树背包模型的最优故障恢复模型,该模型可快速适应配电网拓扑变化情况。采用改进模拟退火遗传算法求解最优故障恢复方案,提高了算法的收敛速度与稳定性。最后,在IEEE69节点系统进行仿真,结果表明所提算法可适应复杂配电网的故障恢复,提高配电网供电可靠性,并降低配电网故障带来的恢复成本与停电损失。

基于非规则分布样本的航段油耗区间估计

飞机航段油耗估计是航空公司进行节能减排的重要基础。多因素影响下的航段油耗样本的非规则分布特征会导致一般的区间估计方法得到的估计区间质量较低,针对以上问题,提出了基于支持向量分位数回归(support vector quantile regression,SVQR)和Bootstrap相结合的航段油耗区间估计方法。利用SVQR非对称形式的绝对值残差最小化的思想估计航段油耗的条件分位数,并将其作为Bootstrap的输入来估计航段油耗总体的统计量,由于相同机型、航段的油耗样本总体满足正态分布,最后构建一定置信度的估计区间。实验结果表明:该方法的估计区间可信度更高、平均带宽更窄、提高了估计区间的质量。该方法能为航空公司合理的估计油耗及制定碳排放监测计划时提供参考。