本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)粒子群算法的中長期電力負(fù)荷組合預(yù)測

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【摘要】：針對利用支持向量機(jī)進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測需要人為地確定相關(guān)參數(shù)的不足,提出將一種改進(jìn)的粒子群算法(EPSO)應(yīng)用到中長期電力負(fù)荷預(yù)測中去優(yōu)化支持向量機(jī)(SVM)的參數(shù),并用實(shí)例驗(yàn)證了該方法的有效性。
【作者單位】： 揭陽供電局;
【分類號】：TM715;TP18
【正文快照】： 0引言中長期電力負(fù)荷預(yù)測是電力系統(tǒng)規(guī)劃和設(shè)計(jì)的重要前提和基礎(chǔ),提高中長期負(fù)荷預(yù)測的精度能夠給電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行提供可靠保證。由于許多非線性和不確定因素都將影響到中長期負(fù)荷,因此很難獲得高精度的中長期負(fù)荷預(yù)測值。近年來,學(xué)者們對中長期負(fù)荷預(yù)測進(jìn)行了廣泛研究,預(yù)

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中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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10 宋若i，

本文編號：1210120