本发明专利技术属于电力系统功率预测领域，具体为基于遗传算法和SVR的电力系统长期功率预测方法。本方法利用历史功率数据识别和分类功率突变区域，然后通过聚类分析获取功率变化因素序列，接着利用支持向量回归(SVR)算法建立长期功率预测模型，并使用遗传算法优化模型参数，最后根据预测结果制定电力系统调度策略。基于遗传算法和SVR的电力系统长期功率预测方法相比传统方法具有更强的突变识别能力、更全面的影响因素考虑、更好的非线性关系建模能力和更精细的调度策略制定能力，从而能够更好地满足电力系统长期功率预测的需求。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力系统功率预测领域，具体为基于遗传算法和svr的电力系统长期功率预测方法。
技术介绍
1、电力系统的稳定运行对于现代社会的各个方面都至关重要。随着工业化和城镇化的快速发展，电力需求的增长和波动性增大，使得电力系统的功率预测变得更加复杂和挑战性。功率预测是电力系统规划和运行的关键环节，它涉及到电力生成、传输和分配的各个方面。准确的功率预测能够帮助电力公司优化资源配置，降低运营成本，提高系统的可靠性和经济性。
2、传统的功率预测方法主要基于历史数据的统计分析，如时间序列分析、回归分析等。这些方法在电力系统相对稳定、变化不大的情况下表现较好，但在面对大规模的可再生能源接入、电力市场的快速变化以及用户行为的不可预测性时，它们往往难以提供准确的预测结果。特别是在功率突变区域，这些传统方法由于缺乏对非线性关系和复杂交互作用的建模能力，导致预测的不准确性进一步增加。总体而言，统的电力系统长期功率预测方法存在以下缺点：
3、1)传统方法往往无法准确识别功率突变区域，因为它们通常只关注历史数据的趋势，而忽略了突变点的特殊性质。
4、2)传统方法可能忽略了影响功率变化的复杂因素，如温度、人口密度、节假日等，导致模型的预测能力不足。
5、3)传统方法中的模型往往过于简单，难以捕捉功率变化的复杂非线性关系，导致预测精度不高。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术的目的是提供基于遗传算法和svr的电力系统长期功率预测方法。
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p>2、本专利技术的技术方案具体如下：3、本专利技术之一是基于遗传算法和svr的电力系统长期功率预测方法，包括：获取供电区域内电力系统的历史功率数据，并根据历史功率数据分辨功率突变数据，筛选功率突变区域，在功率突变区域的设置功率监测点，获取功率突变影响因素数据，并对功率突变区域分类；基于所述功率突变数据及对应功率突变影响因素数据，对各个所述功率监测点聚类，获取各个所述功率突变区域的功率变化因素序列；根据所述功率变化因素序列，并基于支持向量回归(svr)算法建立长期功率预测模型，并使用遗传算法优化支持向量回归模型的参数；依据功率突变区域分类分析待预测供电区域的类别，输入对应影响因素数据，从而获得未来功率变化的结果，识别潜在的功率突变区域，根据预测的功率变化趋势和识别的潜在功率突变区域，制定相应的电力系统调度策略。
4、本方法利用历史功率数据识别和分类功率突变区域，然后通过聚类分析获取功率变化因素序列，接着利用支持向量回归(svr)算法建立长期功率预测模型，并使用遗传算法优化模型参数，最后根据预测结果制定电力系统调度策略。上述方法基于遗传算法和svr的电力系统长期功率预测方法相比传统方法具有更强的突变识别能力、更全面的影响因素考虑、更好的非线性关系建模能力和更精细的调度策略制定能力，从而能够更好地满足电力系统长期功率预测的需求。
5、本专利技术之二是提供基于遗传算法和svr的电力系统长期功率预测方法系统，包括：
6、数据获取与处理模块：配置为历史功率数据收集、功率突变数据识别、功率监测点设置以及分类与筛选；
7、聚类分析模块：配置为应用聚类算法，获得聚类结果，根据聚类结果，提取每个类别的功率变化因素序列；
8、模型建立与优化模块：配置为建立支持向量回归模型以及利用遗传算法优化；
9、预测与调度策略制定模块：配置为据预测结果和潜在的功率突变区域，制定电力系统的调度策略。
10、本专利技术之三是提供一种基于遗传算法和svr的电力系统长期功率预测方法装置，所述基于遗传算法和svr的电力系统长期功率预测方法装置与基于遗传算法和svr的电力系统长期功率预测方法系统通讯连接。
11、本专利技术之四是提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如目的之一所述方法。
12、本专利技术的有益效果为：
13、1)通过使用支持向量回归(svr)模型和遗传算法优化参数，该方法能够有效识别功率突变区域，并在突变区域设置功率监测点，从而提高了对突变的感知能力。
14、2)该方法能够综合考虑多种影响因素，并将它们纳入模型中进行建模，从而提高了模型的预测能力和适应性。
15、3)svr模型能够捕捉功率变化的非线性关系，通过遗传算法优化参数，进一步提高了模型的拟合能力和预测精度。
16、4)通过识别潜在的功率突变区域，该方法能够帮助制定精细化的电力系统调度策略，从而提高了电力系统的稳定性和可靠性。
17、综上所述，本方法通过对历史功率数据进行分析和分类，能够准确识别功率突变区域和对应的影响因素，从而为长期功率预测提供了更准确的基础。通过对功率监测点进行聚类分析，可以更好地理解不同区域的功率变化特征，有助于建立更精准的预测模型。利用支持向量回归(svr)算法建立长期功率预测模型，能够有效处理非线性关系，提高预测的准确性和可靠性。使用遗传算法优化svr模型的参数，有助于寻找最优解，提高了预测模型的性能。通过识别潜在的功率突变区域并制定相应的电力系统调度策略，可以有效应对未来可能出现的功率波动，提高了电力系统的稳定性和可靠性。综合来看，这种方法能够更准确地预测电力系统的长期功率变化，为电力系统运营和调度提供了重要的决策支持。
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【技术保护点】
1.基于遗传算法和SVR的电力系统长期功率预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于遗传算法和SVR的电力系统长期功率预测方法，其特征在于：所述功率突变数据判别方法为大于或小于相邻历史功率数据的20％；
3.根据权利要求1所述的基于遗传算法和SVR的电力系统长期功率预测方法，其特征在于：所述获取各个所述功率突变区域的功率变化因素序列方法包括：
4.根据权利要求1所述的基于遗传算法和SVR的电力系统长期功率预测方法，其特征在于：所述建立长期功率预测模型方法包括：
5.根据权利要求4所述的基于遗传算法和SVR的电力系统长期功率预测方法，其特征在于：所述遗传算法优化方式为：
6.一种基于遗传算法和SVR的电力系统长期功率预测方法系统，其特征在于，包括：
7.一种基于遗传算法和SVR的电力系统长期功率预测方法装置，其特征在于，
8.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述方法。
【技术特征摘要】
1.基于遗传算法和svr的电力系统长期功率预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于遗传算法和svr的电力系统长期功率预测方法，其特征在于：所述功率突变数据判别方法为大于或小于相邻历史功率数据的20％；
3.根据权利要求1所述的基于遗传算法和svr的电力系统长期功率预测方法，其特征在于：所述获取各个所述功率突变区域的功率变化因素序列方法包括：
4.根据权利要求1所述的基于遗传算法和svr的电力系统长期功率预测方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭吉祥，梁海超，吴海涛，杨建玉，刘文佳，温继伟，马勃，常瑞学，刘帅，陈凌锋，陈水明，
申请(专利权)人：大唐锡林郭勒风力发电有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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