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基于SVM的大工业用电量预测
被引:9
作者
:
吴毅良
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
广东电网有限责任公司江门供电局
吴毅良
机构
:
[1]
广东电网有限责任公司江门供电局
来源
:
机电信息
|
2016年
/ 33期
关键词
:
电量预测;
支持向量机;
LIBSVM;
D O I
:
10.19514/j.cnki.cn32-1628/tm.2016.33.096
中图分类号
:
TM715 [电力系统规划];
学科分类号
:
080802
[电力系统及其自动化]
;
摘要
:
讨论了基于支持向量机预测电量的模型及其构建过程,利用广东省电网统计大工业客户的逐月用电量总目标值,使用LIBSVM软件进行实际预测和验证分析。着重考虑GDP、规模以上总产值、固定资产总投资、进出口额等因素对电量的影响,确定了一种有效的电量使用短期预测方法。用2012—2015年的逐月资料进行训练建模,用2016年的资料做效果检验,研究结果证明这种方法对于电量短期预测误差较小,是比较好的预测方法。
引用
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页数:3
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