基于PSO算法与SVR算法在企业直流配电网短期负荷预测的研究

陈家瑞; 陈忠孝; 秦刚; 付开晴; 杨婧文

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基于PSO算法与SVR算法在企业直流配电网短期负荷预测的研究

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负荷预测作为电力调度的基础,需要响应速度快,精准度高。针对直流配电网用户用电特点,首先,按时间序列收集统计合理的实验数据,使用残差法消除因天气、温度等原因产生的干扰所造成的误差。然后,通过基于RBF核函数的支持向量回归算法(support vactor regression,SVR)构建出预测模型。最后,利用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)对SVR的惩罚因子C与核参数gamma进行进化,增强其预测能力。采用西安某工业园区内某家轻工业企业的负荷数据进行仿真分析,实验结果显示,与SVR预测算法相比,PSO-SVR算法RMSE值降低4.6%,短期负荷预测精度较佳。

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来源
《国外电子测量技术》 |2020年第12期|70-73|共4页
作者
陈家瑞; 陈忠孝; 秦刚; 付开晴; 杨婧文;
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作者单位

西安工业大学电子信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动化装置与设备;
关键词
支持向量回归; 直流配电网; 粒子群算法; 负荷预测;

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