回归算法在电力负荷预测中的应用

电力系统短期负荷预测是电力系统部门安排机组启停、制定购电计划的基础,并逐渐成为电力市场的一个重要研究领域。本文分别用线性回归、支持向量回归、序列最小优化、改进的序列最小优化四种方法对某省负荷数据进行了实验对比分析,结果表明序列最小优化算法比线性回归、支持向量回归算法具有更好的适应性和预测精度,经改进后该算法的预测精度进一步提高。