基于加权最小二乘支持向量机的月度负荷预测

吴钰; 王杰

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基于加权最小二乘支持向量机的月度负荷预测

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考虑到实际电力负荷预测中各数据的重要程度并不相同,在标准最小二乘支持向量机回归算法的训练样本中设置权值系数,建立了加权最小二乘支持向量机模型,以实现样本的优化选择,达到历史数据"重近轻远"的学习效果;同时考虑到粒子群优化算法收敛速度快和混沌运动遍历性、随机性等特点,提出了一种基于混沌思想的粒子群优化算法对模型参数进行优化,引入优势粒子和劣势粒子的权重自适应调节机制,使算法具有动态适应性。将改进的模型应用于江西省萍乡市月度负荷预测中,结果表明本文方法与常规方法相比降低了预测误差,且速度较快。

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来源
《水电能源科学》 |2012年第5期|174-177|共4页
作者
吴钰; 王杰;
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作者单位

上海交通大学电气工程系;

上海200240;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电力系统规划;
关键词
月度负荷; 预测; 最小二乘支持向量机; 加权; 混沌粒子群;

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