【摘 要】
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钢铁企业电力负荷作为电力负荷的重要组成部分,钢铁电力负荷的准确预测对于提高电力负荷预测精度具有重要意义.为了实现钢铁电力负荷的中长期预测,本文选取了经济因素和社会
【机 构】
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国网冀北电力有限公司经济技术研究院,华北电力大学经济与管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（71471059）.
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钢铁企业电力负荷作为电力负荷的重要组成部分,钢铁电力负荷的准确预测对于提高电力负荷预测精度具有重要意义.为了实现钢铁电力负荷的中长期预测,本文选取了经济因素和社会因素作为自变量,引入带有惯性权重的粒子群算法（WPSO）对传统的最小二乘支持向量机智能预测模型（LSSVM）参数进行优化,并利用某地区钢铁电力负荷样本数据进行验证,拟合结果显示,经过粒子群算法优化后的最小二乘智能向量机算法预测精度更高,收敛速度更快,具有良好的推广性和适应性.
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