基于粒子群支持向量机的短期电力负荷预测
기우입자군지지향량궤적단기전력부하예측
A short-term load forecasting approach based on PSO support vector machine
  • 万方数据
    继电器 계전기
    RELAY
    2006年 3期 28-31 ,共4页

    张红梅%卫志农%龚灯才%刘玲

    장홍매%위지농%공등재%류령

    电力系统%短期负荷预测%支持向量机%粒子群 電力繫統%短期負荷預測%支持嚮量機%粒子群
    전력계통%단기부하예측%지지향량궤%입자군
    在分析支持向量机SVM(Support Vector Machine)回归估计方法参数性能的基础上,提出粒子群算法PSO(Particle Swarm Optimization)优化参数的SVM短期电力负荷预测模型.PSO算法是一种新型的基于群体智能的随机优化算法,简单易于实现且具有更强的全局优化能力.用所建立的负荷预测模型编制的Matlab仿真程序,对某实际电网进行了短期负荷预测,结果表明预测精度更高.
    재분석지지향량궤SVM(Support Vector Machine)회귀고계방법삼수성능적기출상,제출입자군산법PSO(Particle Swarm Optimization)우화삼수적SVM단기전력부하예측모형.PSO산법시일충신형적기우군체지능적수궤우화산법,간단역우실현차구유경강적전국우화능력.용소건립적부하예측모형편제적Matlab방진정서,대모실제전망진행료단기부하예측,결과표명예측정도경고.
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