基于支持向量机的短期电力负荷预测方法研究

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短期负荷预测是电力系统安全经济运行的前提,随着分时电价方式的推广和电力市场化改革的深入,电力公司力求及时、准确地把握负荷变化的信息,对负荷预测的重要性和迫切性提到了前所未有的高度,同时也对负荷预测的精度提出了更高的要求,这必将推动我国对负荷预测新方法、新技术的研究。负荷预测方法大致可分为两大类。一类是以时间序列法为代表的传统方法;另一类是以人工神经网络法为代表的新型人工智能方法。本文分析了支持向量机的基本原理,支持向量机具有非线性拟合、泛化能力强、训练收敛速度快等显著特点。针对电力系统负荷
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