陕西电力
陝西電力
협서전력
SHAANXI ELECTRIC POWER
2013年
4期
57-60
,共4页
李泓泽%郭森%李缓%莫傲然
李泓澤%郭森%李緩%莫傲然
리홍택%곽삼%리완%막오연
中长期电力负荷预测%最小二乘支持向量机%模拟退火算法%经济发展趋势
中長期電力負荷預測%最小二乘支持嚮量機%模擬退火算法%經濟髮展趨勢
중장기전력부하예측%최소이승지지향량궤%모의퇴화산법%경제발전추세
准确的中长期电力负荷预测对电力系统的合理规划具有重要作用.考虑了经济发展趋势,提出了一种应用模拟退火算法(sA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的中长期负荷预测新方法(SALSSVM).首先将反映经济发展趋势的指标和历史负荷数据作为输入变量；其次运用SA优化选择用于负荷预测的LSSVM模型最优参数值；最后将该方法与未考虑经济发展趋势或未经SA优化的LSSVM预测方法进行对比.实例验证结果表明,考虑经济发展趋势并经SA优化的LSSVM模型具有更高的预测精度.该方法是有效可行的.
準確的中長期電力負荷預測對電力繫統的閤理規劃具有重要作用.攷慮瞭經濟髮展趨勢,提齣瞭一種應用模擬退火算法(sA)優化最小二乘支持嚮量機(LSSVM)的中長期負荷預測新方法(SALSSVM).首先將反映經濟髮展趨勢的指標和歷史負荷數據作為輸入變量；其次運用SA優化選擇用于負荷預測的LSSVM模型最優參數值；最後將該方法與未攷慮經濟髮展趨勢或未經SA優化的LSSVM預測方法進行對比.實例驗證結果錶明,攷慮經濟髮展趨勢併經SA優化的LSSVM模型具有更高的預測精度.該方法是有效可行的.
준학적중장기전력부하예측대전력계통적합리규화구유중요작용.고필료경제발전추세,제출료일충응용모의퇴화산법(sA)우화최소이승지지향량궤(LSSVM)적중장기부하예측신방법(SALSSVM).수선장반영경제발전추세적지표화역사부하수거작위수입변량；기차운용SA우화선택용우부하예측적LSSVM모형최우삼수치；최후장해방법여미고필경제발전추세혹미경SA우화적LSSVM예측방법진행대비.실례험증결과표명,고필경제발전추세병경SA우화적LSSVM모형구유경고적예측정도.해방법시유효가행적.
