卷积神经网络支持向量回归机在地区负荷预测中的应用

"该文提出了一种基于卷积神经网络支持向量回归机的地区负荷聚类集成预测方法，通过聚类分析用户负荷数据，构建训练数据，建立预测模型，提高了地区负荷预测的效率和准确性。与多种模型比较，显示了提出的预测方法的优势。" 在电力系统中，负荷预测是一项至关重要的任务，它对电网规划、运行调度以及电力市场的运作具有深远影响。传统的负荷预测方法可能因数据复杂性而面临挑战，特别是在处理大量用户负荷数据时。针对这一问题，沈兆轩和袁三男提出了一种创新的预测技术，即结合卷积神经网络(CNN)和支持向量回归机(SVR)的地区负荷聚类集成预测方法。 卷积神经网络是一种深度学习模型，擅长处理图像、序列和其他复杂数据，通过卷积层、池化层和全连接层提取特征。在本研究中，CNN被用于从用户负荷数据中自动提取时空特征，这些特征对于理解负荷模式和预测未来趋势至关重要。支持向量回归机则是一种非线性回归模型，能够有效地拟合复杂的数据分布，尤其适合处理小样本数据。 首先，研究者运用聚类算法（如K-means、DBSCAN等）对地区内的用户负荷数据进行分组，这有助于发现负荷模式的内在结构和相似性，从而减少数据的复杂性。聚类分析的结果作为输入，将用户数据分组，为每组构建特定的训练集。 接下来，基于改进的CNN模型构建了CNN-SVR模型。改进可能涉及优化网络结构、调整超参数、引入正则化等，以适应负荷预测的特性。CNN部分负责从负荷序列中提取特征，而SVR部分则利用这些特征进行回归预测，以估计未来的负荷值。 在模型训练完成后，对每个聚类组分别进行负荷预测，然后将所有预测结果加权求和，得到整个地区的最终月负荷预测值。为了验证新模型的有效性，文章对比了CNN-SVR模型与其他常用模型，如CNN模型、长短时记忆网络(LSTM)模型、决策树模型和传统SVR模型的预测结果。通过扬中市高新区的负荷数据实例，结果显示，提出的CNN-SVR方法在预测精度上优于其他模型，表现出更好的性能。 该研究的贡献在于提供了一种高效且精确的地区负荷预测工具，这对于电力系统的优化管理和决策支持具有实际价值。通过网络首发，这篇论文不仅展示了最新的科研成果，也强调了学术论文在网络平台上的正式出版和传播的重要性。网络首发的论文需遵循严格的出版规定，保证学术的严谨性和原创性，同时保证了科研成果的及时分享和交流。