基于最小二乘支持向量機(jī)改進(jìn)算法的短期負(fù)荷預(yù)測.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測是調(diào)度的一項(xiàng)重要工作,也是制定購電計(jì)劃和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的主要依據(jù),對電力系統(tǒng)安全、可靠的運(yùn)行意義重大。隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展,預(yù)測精度高、能夠考慮各種影響因素的預(yù)測方法越來越受到重視。針對短期負(fù)荷預(yù)測的各種影響因素的非線性特性,提出基于最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測新方法,以提高預(yù)測精度和時(shí)效性,該研究具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。 本文分析了最小二乘支持向量機(jī)的基本原理并將其用于電力系統(tǒng)短期負(fù)

2、荷預(yù)測,從對樣本的訓(xùn)練過程可以看出當(dāng)樣本數(shù)目較大時(shí),最小二乘支持向量機(jī)的訓(xùn)練過程相對緩慢,所以應(yīng)用最小二乘支持向量機(jī)增量式學(xué)習(xí)方法對樣本進(jìn)行訓(xùn)練來提高訓(xùn)練速度;并針對最小二乘支持向量機(jī)喪失了支持向量機(jī)解的稀疏性,誤差較大這一特點(diǎn),用改進(jìn)的剪枝算法對解進(jìn)行稀疏化處理,使預(yù)測結(jié)果更理想。 根據(jù)負(fù)荷預(yù)測的實(shí)際需要,將此算法通過VB編程加到原負(fù)荷預(yù)測軟件中,也將其加到原有的負(fù)荷預(yù)測評估算法中,并將此負(fù)荷預(yù)測軟件在黑龍江省伊春、大興安嶺、

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