基于DWO算法的預(yù)測控制及在電力負(fù)荷預(yù)測中的研究與應(yīng)用.pdf

1、廣義預(yù)測控制(GPC)作為一種新型的預(yù)測控制算法，主要成果都是以線性系統(tǒng)為被控對象，在理論和應(yīng)用上都有較好的研究成果。本文首先對廣義預(yù)測控制理論(GPC)進(jìn)行了系統(tǒng)的介紹，從它的基本原理出發(fā)，對其算法過程和所具有的特性都給予了討論，還更進(jìn)一步的探討了改進(jìn)的廣義預(yù)測控制算法。雖然廣義預(yù)測控制(GPC)算法具有模型參數(shù)少、魯棒性強、控制效果好等特點，但對于強非線性的系統(tǒng)，由于很難得到精確的模型，用這種方法就難以得到好的控制效果。本文接下來針

2、對非線性系統(tǒng)預(yù)測控制問題，提出一種可用于非線性過程的直接加權(quán)最優(yōu)化(DWO)預(yù)測控制方法，直接加權(quán)最優(yōu)化(DWO)其原理是首先通過觀察系統(tǒng)的輸出假定出一個線性的估計器，然后通過最優(yōu)化某個標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)而得到估計器的權(quán)值，進(jìn)而擬合出系統(tǒng)輸出。其新穎的算法思想和研究得來的重要性質(zhì)都給予了許多的啟發(fā)，比如其辨識所需的小樣本特性就避免了其他辨識算法所要求的大樣本約束條件。其簡單的線性估計器形式，相比于支持向量機求取高維復(fù)雜的過程模型的方法就簡單許多，

3、還有其本身就具有的有限帶寬性質(zhì)也能給算法的計算量上帶來很大的優(yōu)化。以上種種特點都說明直接加權(quán)最優(yōu)化(DWO)這種辨識算法具有很好的研究價值，其未來也必定會在非線性系統(tǒng)辨識領(lǐng)域占有一席之地，成為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等辨識算法的有力競爭者。本文先介紹了直接加權(quán)最優(yōu)化(DWO)算法的基本原理和算法步驟，由于論文研究的需要還對其所具有的有限帶寬性質(zhì)給予了介紹，為了驗證該算法的有效性本文中還選取了某一復(fù)雜的非線性函數(shù)對其進(jìn)行了仿真研究。在研究完直

4、接加權(quán)最優(yōu)化(DWO)算法的基礎(chǔ)上，論文接下來通過利用該方法辨識得到未知系統(tǒng)模型，并將基于直接加權(quán)最優(yōu)化(DWO)算法的非線性預(yù)測模型利用泰勒級數(shù)展開，轉(zhuǎn)化成直觀而有效的線性形式，同時利用線性預(yù)測控制方法求得預(yù)測控制律，避免了復(fù)雜的非線性優(yōu)化求解，仿真結(jié)果表明了算法的可行性和有效性。
　　 電力負(fù)荷預(yù)測是供電部門的重要工作之一，準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測，可以經(jīng)濟合理地安排電網(wǎng)內(nèi)部發(fā)電機組的啟停，保持電網(wǎng)的安全穩(wěn)定性，減少不必要的旋轉(zhuǎn)備用容

5、量，合理安排機組檢修計劃，保證社會的正常生產(chǎn)和生活，有效的降低發(fā)電成本，提高經(jīng)濟效益和社會效益。本文在討論研究了傳統(tǒng)電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測原理的基礎(chǔ)上，首先講述了其所具有的一些特點，然后對負(fù)荷預(yù)測所需要的一般步驟進(jìn)行了討論，在對上述相關(guān)問題進(jìn)行了總結(jié)討論后，論文將直接加權(quán)最優(yōu)化(DWO)這種非線性辨識算法應(yīng)用在了短期電力負(fù)荷預(yù)測上，其中先基于統(tǒng)計學(xué)的方法對歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行了異常數(shù)據(jù)的修正，然后利用直接加權(quán)最優(yōu)化(DWO)算法對非線性系統(tǒng)良