梯度采样下的市场用电短期能耗优化预测仿真

为了提高市场用电短期能耗预测正确率，降低二次规划与用电能耗，提出梯度采样下的市场用电短期能耗优化预测方法。根据最小二乘支持向量机回归算法，将湿度、气温、气压、节假日变量作为输入，构建市场用电短期能耗预测模型，依据梯度采样序列二次规划方法优化用电能耗预测模型参数，进行了梯度采样序列二次规划，逐步优化求解LS-SVMR模型目标函数，完成市场用电短期能耗优化预测。实验结果表明：湿度、温度、气压、节假日因素对用电能耗产生影响，采样数量越大，优化性能越好，且能耗预测误差小。实现市场短期用电能耗的预测，预测准确度高，预测能力突出。