【摘 要】
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传统方法难以精确描述电力系统的复杂非线性特征,因而无法进行更精确负荷预测,这是由于电力系统的负荷是复杂大系统具有不确定、非线性、动态开放性.本文提出的新的基于时间
【机 构】
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重庆市电力公司,重庆,400014
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传统方法难以精确描述电力系统的复杂非线性特征,因而无法进行更精确负荷预测,这是由于电力系统的负荷是复杂大系统具有不确定、非线性、动态开放性.本文提出的新的基于时间序列的进化支持向量机(SVM)的负荷预测方法.该方法避免了SVM 方法人为控制核函数和参数的传统模式,而是采用单纯形-小生境遗传算法对其进行快速的局部和全局寻优,具有更好的泛化性能和收敛精度,减少了对经验的依赖.同时,时间序列考虑了趋势分量和周期分量,使负荷预测模型更加符合电力负荷特性.该方法在电网实际负荷预测中和真实值的比较证明本文提出的负荷预测模型是最优的实用模型.
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