基于LPP-LSSVM的微电网超短期负荷预测算法

基于LPP-LSSVM的微电网超短期负荷预测算法

论文摘要

为了解决负荷数据非高斯、高维度影响预测模型精度的问题,提出一种基于局部保持投影-最小二乘支持向量机(LPP-LSSVM)的微电网超短期负荷预测算法。在这一算法中,根据负荷数据的时序相关性,以及天气、温度等因素,选取相似日组成训练数据集,利用局部保持投影进行特征提取,然后利用最小二乘支持向量机训练超短期负荷预测模型。通过对上海某公司微电网示范工程中实际运行负荷进行试验,确认所提出算法的有效性。

论文目录

  • 1 研究背景
  • 2 LPP概述
  •   (1) 构建邻接图。
  •   (2) 计算权重。
  •   (3) 特征映射。
  • 3 LSSVM概述
  • 4 超短期负荷预测算法
  • 5 仿真试验
  • 6 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 马玉鑫

    关键词: 微电网,局部保持投影,最小二乘支持向量机,负荷,预测,算法

    来源: 上海电气技术 2019年01期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 电力工业

    单位: 上海电气集团股份有限公司中央研究院

    分类号: TM715

    页码: 42-45+53

    总页数: 5

    文件大小: 1215K

    下载量: 137

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