| 基于SVM模型在电力负荷预测中的应用 |
| |
| 引用本文： | 刘熙哲,李星朗,成天乐,邓晶,张斌.基于SVM模型在电力负荷预测中的应用[J].北京电力高等专科学校学报(自然科学版),2010,27(12). |
| |
| 作者姓名： | 刘熙哲 李星朗 成天乐 邓晶 张斌 |
| |
| 作者单位： | 长沙理工大学,湖南,长沙,410000;长沙理工大学,湖南,长沙,410000;长沙理工大学,湖南,长沙,410000;长沙理工大学,湖南,长沙,410000;长沙理工大学,湖南,长沙,410000 |
| |
| 摘 要： | 针时目前电力系统负荷预测方法中难以处理大量历史负荷数据的问题,本文选用支持向量机(Support Vector Machines-SVM)法来进行负荷预测.SVM法是一种专用的小样本理论方法--将历史负荷数据按其规律分为具有代表性的几组,分别就每组样本实施预测,综合每组小磋本的预测结果得出最终预测结果,并利用Grubbs检验法来验证预测结果的有效性.此外,将预测结果与GM(1.1)法的预测结果进行比较,突显SVM法在负荷预测中的优势.仿真结果表明,采用SVM法进行电力系统负荷预测具有较高的精确度.
|
| 关 键 词： | SVM梯度增量 Grubbs检验 GM(1.1) |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
