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王义军,李殿文,高超,张洪赫.基于改进的PSO-SVM的短期电力负荷预测[J].电测与仪表,2015,52(3):.
WANG Yi-jun,LI Dian-wen,Gao-chao,Zhang Hong-he.Improved PSO-SVM based on short-term power load forecasting[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2015,52(3):.
基于改进的PSO-SVM的短期电力负荷预测
Improved PSO-SVM based on short-term power load forecasting
DOI:
中文关键词:  电力系统  气象因素  支持向量机  短期负荷预测
英文关键词:power  system, meteorological  factor, support  vector machines, short-term  load forecasting
基金项目:
           
作者中文名作者英文名单位
王义军WANG Yi-jun东北电力大学电气工程学院
李殿文LI Dian-wen东北电力大学电气工程学院
高超Gao-chao国网吉林省电力有限公司检修公司
张洪赫Zhang Hong-he辽宁省本溪供电公司
摘要点击次数: 2076
中文摘要:
      本文提出一种基于PSO-SVM电力负荷短期预测方法,在SVM学习过程中引入粒子群算法。通过选取组合核函数来改进SVM算法,这样可以充分保证计算速度和较高的预测精度。本文利用吉林地区的历史负荷数据作为训练样本,通过与传统的SVM预测模型进行对比,对预测结果与实际数据进行比较,证明基于组合核函数预测方法在一定程度上能够保证短期负荷预测的精度。
英文摘要:
      This paper proposes a PSO-SVM short-term power load forecasting method based on the introduction of particle swarm algorithm SVM learning process. To improve SVM kernel function by selecting a portfolio, so you can fully guarantee the computing speed and high prediction accuracy. In this paper, historical load data Jilin region as training samples, with the traditional SVM prediction model by comparing the predicted results were compared with the actual data to prove that the combination forecasting method based on kernel function to some extent able to guarantee the accuracy of short-term load forecasting.
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