基于最小二乘支持向量机的短期负荷预测

耿艳; 韩学山; 韩力

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提出了结合粗糙集(rough sets,RS)理论和遗传算法(genetic algorithm,GA)的最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LS-SVM)短期负荷预测模型和算法。由于影响负荷预测精度的因素众多,该模型采用RS理论进行历史数据的预处理,对各条件属性进行约简分析。属性约简采用GA进行寻优,以确定与负荷密切相关的因素,作为LS-SVM的有效输入变量。在预测过程中,通过GA对LS-SVM的模型参数进行自适应寻优,从而提高负荷预测精度,避免LS-SVM对经验的依赖以及预测过程中对模型参数的盲目选择。采用上述方法对山东电网负荷进行了预测分析,结果证明了该方法的有效性。

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来源
《电网技术》 |2008年第18期|72-76|共5页
作者
耿艳; 韩学山; 韩力;
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作者单位

山东大学电气工程学院;

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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
电力系统; 短期负荷预测; 支持向量机; 粗糙集; 遗传算法;

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