机电工程技术
機電工程技術
궤전공정기술
MACHANICAL & ELECTRICAL ENGINEERING TECHNOLOGY
2012年
12期
18-20
,共3页
短期负荷预测%支持向量机%结构最小化原则
短期負荷預測%支持嚮量機%結構最小化原則
단기부하예측%지지향량궤%결구최소화원칙
short-term%load forecast%SVM
提出一种基于支持向量机的电力系统短期负荷预测方法,将 SVM 引入短期负荷预测,通过不断输入新的负荷数据来更新回归函数,以获得更快的计算速度和较好的预测精度,利用佛山地区的历史负荷作为训练数据,结果证明了该方法能在一定程度上提高电力负荷的预测精度.
提齣一種基于支持嚮量機的電力繫統短期負荷預測方法,將 SVM 引入短期負荷預測,通過不斷輸入新的負荷數據來更新迴歸函數,以穫得更快的計算速度和較好的預測精度,利用彿山地區的歷史負荷作為訓練數據,結果證明瞭該方法能在一定程度上提高電力負荷的預測精度.
제출일충기우지지향량궤적전력계통단기부하예측방법,장 SVM 인입단기부하예측,통과불단수입신적부하수거래경신회귀함수,이획득경쾌적계산속도화교호적예측정도,이용불산지구적역사부하작위훈련수거,결과증명료해방법능재일정정도상제고전력부하적예측정도.
The paper proposed a short-term load forecast method of power system based on SVM algorithm. Considering the social environment and load characteristic in Foshan area, the paper adopted SVM model forecasting the 96 load value of Foshan area, the result of which showed that the algorithm can improve the accuracy of power load forecasting.
