基于SVR算法的短期负荷快速预测研究

被引：4

作者：

王李东

李志宇

文劲宇

机构：

[1] 华中科技大学电气与电子工程学院

[2] 柳州水利电力勘测设计研究院

来源：

继电器 | 2005年 / 09期

关键词：

短期负荷预测; 支持向量机; 支持向量回归;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM715 [电力系统规划];

学科分类号：

摘要：

将支持向量回归(SVR)算法引入短期负荷预测,为提高预测速度,根据负荷预测的特点,提出了一种SVR的在线训练算法,该算法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结果。和传统的SVR算法比较,它能在保证精度的同时大大减少支持向量的数目,具有更快的收敛性。仿真结果表明了算法的有效性。

引用

页码：17 / 20+49 +49

页数：5