采用支持向量机和模拟退火算法的中长期负荷预测方法

被引：76

作者：

李瑾 ^{[1
]}

刘金朋 ^{[2
]}

王建军 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京科技大学经济管理学院

[2] 华北电力大学经济与管理学院

来源：

中国电机工程学报 | 2011年 / 31卷 / 16期

关键词：

电力系统; 中长期负荷预测; 模拟退火; 支持向量机;

D O I：

10.13334/j.0258-8013.pcsee.2011.16.008

中图分类号：

TM715 [电力系统规划];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

准确的中长期负荷预测能够提高电力系统的经济效益和社会效益。分析了支持向量机(support vector machine,SVM)模型,并针对利用支持向量机进行负荷预测需要人为地确定相关参数的不足,提出了利用支持向量机进行中长期预测的新方法。该方法利用模拟退火(simulated annealing,SA)算法自动优化参数。实例验证结果表明,所提出的方法可以有效地选取支持向量机模型的参数,降低支持向量机的建模误差和测试误差,该方法与利用默认参数支持向量机进行预测的方法相比,有效地提高了负荷预测精度。

引用

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页数：4

共 14 条

[1]

火力发电企业可持续发展评价理论及实证研究.[D].王维军.华北电力大学（北京）.2009, 11

[2] 基于混合模拟退火算法和SVM的电网协调性发展水平评价研究 [J].