首页> 中文会议>2006电力系统自动化学术交流研讨会 >基于时间序列的电力负荷预测新算法研究

基于时间序列的电力负荷预测新算法研究

页面导航

摘要
著录项
相似文献
相关主题

摘要

电力系统的负荷是不确定、非线性、动态开放性的复杂大系统,传统方法往往难以准确地描述这种系统的复杂非线性特征,因而无法进行更精确负荷预测.该文提出了一种基于时间序列的进化支持向量机(SVM)的负荷预测方法.该方法避免了SVM方法人为控制核函数和参数的传统模式,而是采用单纯形-小生境遗传算法对其进行快速的局部和全局寻优,具有更好的泛化性能和收敛精度,减少了对经验的依赖.同时,时间序列考虑了趋势分量和周期分量,使负荷预测模型更加符合电力负荷特性.该方法在电网实际负荷预测中和真实值的比较证明本文提出的负荷预测模型是最优的实用模型.

著录项

来源
《2006电力系统自动化学术交流研讨会》|2006年|595-599|共5页
会议地点厦门
作者
张林; 罗晓初; 徐瑞林; 赵理;
展开▼
作者单位

中国电机工程学会;

展开▼
会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类电力系统规划;自动推理、机器学习;
关键词
电力负荷预测; 支持向量机; 时间序列; 小生境遗传算法; 复杂大系统;

相似文献

中文文献
外文文献
专利

1. 基于时间序列的电力负荷预测新算法研究 [J] . 张林 ,罗晓初 ,徐瑞林 . 电网技术 . 2006,第S2期
2. 基于Informer的长序列时间序列电力负荷预测 [J] . 刘洪笑 ,向勉 ,周丙涛 . 湖北民族大学学报：自然科学版 . 2021,第003期
3. 基于Informer的长序列时间序列电力负荷预测 [J] . 刘洪笑 ,向勉 ,周丙涛 . 湖北民族学院学报（自然科学版） . 2021,第003期
4. 基于时间序列的SVM短时电力负荷预测 [J] . 叶远胜 ,张静 . 现代信息科技 . 2020,第024期
5. 基于时间序列的SVM短时电力负荷预测 [J] . 叶远胜 ,张静 . 现代信息科技 . 2020,第024期
6. 传感器网络中基于多元时间序列相似性的聚类压缩算法研究 [C] . 李兰 ,周四望 ,刘放彩 . CWSN’2009第三届中国传感器网络学术会议 . 2009
7. 基于双隐藏层神经网络和混沌时间序列的短期电力负荷预测 [A] . 周凯文 . 2016

基于时间序列的电力负荷预测新算法研究

摘要

著录项

相似文献

相关主题

期刊订阅