基于支持向量机的中长期电力负荷组合预测

被引：37

作者：

肖先勇 ^{[1
]}

葛嘉 ^{[1
]}

何德胜 ^{[2
]}

机构：

[1] 四川大学电气信息学院

[2] 南充电业局

来源：

电力系统及其自动化学报 | 2008年 / 01期

关键词：

中长期负荷; 组合预测; 结构风险最小化; 最小二乘支持向量机; 预测风险;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM715 [电力系统规划];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

影响中长期负荷的因素多,随机性强,单一预测方法很难满足不同情况的预测需要,组合预测能较好地解决单一模型的不足,但现有组合预测模型主要基于经验风险最小,预测精度受组合模型的限制。本文提出一种基于最小二乘支持向量机的中长期负荷组合预测模型,该模型利用结构风险最小化原则代替传统的经验风险最小化,充分挖掘原始数据和单一预测模型的信息,以单一模型的预测数据作为组合预测样本,选择多项式核函数的最小二乘支持向量机进行组合预测。实际算例表明,本文提出的组合模型预测平均误差仅为1.719%,具有良好的可行性和有效性。

引用

页码：84 / 88

页数：5

共 15 条

[1] 基于灰关联加权组合模型的电力负荷预测研究 [J].