论文摘要
气象因素是短期负荷预测重要的影响因素。为提高预测精度,研究了一种基于气温累积效应和灰色关联度的支持向量机拓展算法——最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)。通过相关性分析得到与日平均负荷相关程度较大的气象因素。在此基础上,结合气温累积效应采用灰色关联方法对历史日进行分析,选取与待预测日关联度较大的历史日作为相似日,并对LSSVM模型进行训练和预测。实际应用表明,使用所提出的预测模型和数据处理方法能够得到更加精确的预测结果。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张海涛,李文娟,向春勇,王家华,刘丽新
关键词: 短期负荷预测,气温累积效应,灰色关联度,相似日,最小二乘支持向量机
来源: 电气自动化 2019年03期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 电力工业
单位: 云南电网有限责任公司临沧供电局
分类号: TM715
页码: 52-55
总页数: 4
文件大小: 600K
下载量: 206
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标签：短期负荷预测论文; 气温累积效应论文; 灰色关联度论文; 相似日论文; 最小二乘支持向量机论文;