改进LSSVM在电力负荷预测中的非线性辨识与噪声抵抗

本文主要探讨了离群数据挖掘方法在电力负荷预测中的应用，针对非线性时变系统辨识的挑战，提出了一个创新的辨识策略。论文以改进的最小二乘支持向量机（LSSVM）为基础，通过以下关键步骤来解决这一问题： 1. 引入矢量基学习：这种方法利用矢量基学习的方式，通过自适应迭代过程，选择并确定一个较小规模的支持向量集，这有助于降低模型复杂度，提高模型的解释性和效率。 2. 权重调整：通过加权方法，作者试图减小训练样本中非高斯噪声的影响，这在实际应用中尤为重要，因为噪声数据可能对预测结果造成误导。 3. 鲁棒性增强：与传统LSSVM相比，改进的方法旨在增强鲁棒性，使其在面临异常值（如离群数据）时仍能保持稳定的表现，这对于电力负荷预测这类需要处理大量实时数据的场景尤其关键。 4. 支持向量稀疏性：通过几何方法，算法能够实现支持向量的稀疏性，这意味着模型只依赖于少数关键输入变量，这有利于降低存储和计算成本，提高模型的响应速度。 5. 在线训练：论文还关注了如何在实际应用中实现在线训练，以便于系统能及时适应电力负荷的新变化，确保预测的实时性和准确性。 6. 实证验证：通过仿真分析，结果显示这种改进的LSSVM在动态非线性时变系统辨识方面表现出良好的性能，包括稳定性、鲁棒性和实时性，这对于电力负荷预测这类对模型精确性和快速响应有严格要求的任务非常有价值。 这篇论文的研究成果为电力负荷预测提供了新的工具，尤其是在处理非线性、时变且受噪声干扰的数据时，其改进的LSSVM方法展示了显著的优势，对于提高电力系统运行效率和可靠性具有实际意义。