本文關(guān)鍵詞：基于多級聚類分析和支持向量機的空間負荷預(yù)測方法

  更多相關(guān)文章： 空間負荷預(yù)測 多級聚類分析 支持向量機 遺傳算法 元胞負荷

【摘要】：為充分利用元胞負荷與元胞屬性之間的相關(guān)聯(lián)系來改善空間負荷預(yù)測效果,提出了基于多級聚類分析和支持向量機的空間負荷預(yù)測方法。首先生成元胞并建立元胞屬性集合,根據(jù)各屬性對元胞進行多級聚類分析,其中采用改進的k-均值算法確定聚類數(shù)目和初始聚類中心,來得到逐級細化的元胞分類;然后針對不同類型的元胞建立各自的支持向量機預(yù)測模型,同時利用遺傳算法進行參數(shù)優(yōu)化以提高預(yù)測模型的適應(yīng)度;最后將待預(yù)測元胞的相關(guān)屬性作為輸入向量并代入所建立的預(yù)測模型中計算出目標年各元胞負荷最大值,從而實現(xiàn)空間負荷預(yù)測。工程實例分析表明了該方法的實用性和有效性。
【作者單位】： 東北電力大學(xué)電氣工程學(xué)院;國網(wǎng)吉林供電公司;
【關(guān)鍵詞】： 空間負荷預(yù)測 多級聚類分析 支持向量機 遺傳算法 元胞負荷
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51177009) 吉林省自然科學(xué)基金資助項目(20140101079JC)~~
【分類號】：TP18;TM715
【正文快照】： 0引言空間負荷預(yù)測(spatial load forecasting,SLF)不僅要預(yù)測未來負荷的大小,還要預(yù)測未來負荷增長的位置[1]。SLF對城市電網(wǎng)規(guī)劃具有重要的指導(dǎo)意義,其結(jié)果的準確性直接關(guān)系到城市電網(wǎng)規(guī)劃方案的合理性,因此SLF越來越受到相關(guān)部門的重視�，F(xiàn)有的SLF方法可分為用地仿真類SLF

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本文編號：775563