基于竞争ISPO双胞支持向量回归短期负荷预测

双胞支持向量回归TSVR(twin support vector regression)参数的合理选择严重影响回归结果的准确性。该文采用竞争型智能单粒子算法CISPO(competitive intelligent single particle optimizer)优化参数。CISPO针对智能单粒子算法中各因子值难以确定的问题,在每次迭代中根据待优化参数的变化情况自动选择最佳的因子值,同时引入迭代竞争因子,避免算法前期陷入混乱,而后期又能更好地找到全局最优值。将基于CISPO优化的TSVR模型应用到电力系统短期负荷预测中,结果表明,该方法能有效提高负荷预测的速度和精度。