基于相似日小波支持向量机的短期电力负荷预测

被引：51

作者：

刘梦良 ^{[1
]}

刘晓华 ^{[2
]}

高荣 ^{[2
]}

机构：

[1] 山东农业大学信息与工程学院

[2] 鲁东大学数学与信息学院

来源：

电工技术学报 | 2006年 / 11期

关键词：

负荷预测; 相似日; 小波变换; 支持向量机;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM714 [负荷分析];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化];

摘要：

对受不确定性影响的短期电力负荷,本文给出一种基于小波支持向量机的预测方法。采用小波变换将日负荷数据分解到不同尺度上,利用各相似日低频部分的最大最小负荷构造相似系数,通过支持向量机预测一天中最大和最小负荷,结合相似系数得到预测日低频部分各时刻的预测值;对于高频部分采用各时刻均方加权的方法预测负荷值,把各部分的负荷值叠加得到完整的负荷预测值。用山东某电力公司的数据进行数据仿真,取得了较好的预测效果。

引用

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页数：6

共 12 条

[1]

基于人工免疫加权支持向量机的电力负荷预测 [J].