基于模糊支持向量机的电力系统中期负荷预测

考虑到气温因素对电力系统负荷的影响,提出了一种模糊支持向量机(FSVM)算法,基于欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛数据进行了中期电力负荷预测的应用研究。首先利用隶属度函数对影响负荷的气温因素进行模糊化处理,然后结合已知数据得到支持向量机(SVM)的训练样本集,采用序列极小优化(SMO)算法实现对支持向量机(SVM)的快速训练,最终得到预测结果,并与不将气温模糊化的仿真结果进行比较,表明本文所提方法简便且预测精度较高。