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负荷预测对电力系统安全有着重要意义,文中基于偏互信息估计方法和多核学习思想,提出了一种电力负荷预测模型该模型首先根据统计依赖性测度的偏互信息值选择合适的输入变量,然后利用具有协同结构的非线性函数将学习样本映射到高维特征空间,构成多核最小二乘支持向量回归模型,然后通过求解二次约束线形规划问题实现核矩阵的学习和正则化参数的同步优化选择实际应用结果表明,该负荷预测模型较标准LS-SVR负荷预测模型具有更高的预测精度和更好的泛化推广性能.