【摘 要】
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为了有效地提高电力负荷的预测精度,针对影响中长期电力负荷多因素间的非线性和不确定性,提出了一种粗糙集（RS）和最小二乘支持向量机（LSSVM）相结合的中长期电力负荷预测方法。采
【机 构】
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西安工业大学电子信息工程学院,大唐陕西发电有限公司灞桥热电厂,陕西德源府谷能源有限公司
【基金项目】
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陕西省科技厅专项基金;西安市科技厅专项基金的资助
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为了有效地提高电力负荷的预测精度,针对影响中长期电力负荷多因素间的非线性和不确定性,提出了一种粗糙集（RS）和最小二乘支持向量机（LSSVM）相结合的中长期电力负荷预测方法。采用粗糙集理论把影响电力负荷的六个因素,属性约简为三个核心属性,减少了LSSVM的输入量,提高了电力负荷预测系统的快速性;粗糙最小二乘支持向量机回归建模,构造RS-LSSVM的电力负荷预测模型,提高预测的精度。最后进行仿真,改进模型应用于某地区的中长期电力负荷的拟合和预测中,采用RS-LSSVM模型,与BP神经网络的拟合预测结果相比,
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