本文關(guān)鍵詞：基于布谷鳥搜索優(yōu)化支持向量機(jī)的短期負(fù)荷預(yù)測，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對(duì)支持向量機(jī)(SVM)在短期負(fù)荷預(yù)測中,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)選取參數(shù)導(dǎo)致預(yù)測精度下降的問題,提出一種基于布谷鳥搜索算法(CSA)優(yōu)化SVM的短期負(fù)荷預(yù)測新方法(CSA-SVM)。先以歷史負(fù)荷、溫度、濕度等屬性構(gòu)成訓(xùn)練樣本集的輸入向量作為SVM的輸入,以負(fù)荷值作為輸出,建立SVM預(yù)測模型;再根據(jù)訓(xùn)練誤差,以CSA對(duì)SVM中懲罰因子和核參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu);最后,按照CSA尋優(yōu)獲得的最優(yōu)參數(shù)建立基于CSA-SVM的預(yù)測模型并開展短期負(fù)荷預(yù)測。實(shí)際負(fù)荷數(shù)據(jù)試驗(yàn)顯示,相較于SVM模型、粒子群(PSO)優(yōu)化SVM模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,CSA-SVM具有更高的預(yù)測精度,能夠滿足電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測精度需求。
【作者單位】： 東北電力大學(xué)電氣工程學(xué)院;山東電力公司德州供電公司;山東電力公司菏澤供電公司;
【關(guān)鍵詞】： 短期負(fù)荷預(yù)測 布谷鳥搜索算法 支持向量機(jī) 參數(shù)尋優(yōu)
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)(SS2014AA052502) 2016年吉林省科技發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(20160411003XH) 吉林省社科基金項(xiàng)目(2015A2) 吉林省教育廳"十三五"科技項(xiàng)目(吉教科合字[2016]第90號(hào))
【分類號(hào)】：TP18;TM715
【正文快照】： 1引言電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測是根據(jù)歷史負(fù)荷,綜合其他影響因素對(duì)未來電力需求做預(yù)報(bào)的過程。其中,短期負(fù)荷預(yù)測作為電力部門調(diào)度和分配電能的依據(jù),影響著電力系統(tǒng)的可靠和穩(wěn)定運(yùn)行[1]。因此,提高短期負(fù)荷預(yù)測精度具有重要意義。現(xiàn)有短期負(fù)荷預(yù)測方法可分為傳統(tǒng)預(yù)測法和智能預(yù)測法[2

【相似文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于布谷鳥搜索優(yōu)化支持向量機(jī)的短期負(fù)荷預(yù)測，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：478082