【摘 要】
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针对现有电力系统短期负荷预测精度低、数据处理量大、易受输入变量的影响等问题,提出了一种将离散Fréchet距离与LS-SVM相结合的短期负荷预测方法。分析总结了East-Slovakia
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院; 云南省矿物管道输送工程技术研究中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51169007);云南省科技计划项目(2011DA005&2011FZ036&2012CA022);云南省中青年学术和技术带头人后备人才培养计划项目(2011CI017)~~
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针对现有电力系统短期负荷预测精度低、数据处理量大、易受输入变量的影响等问题,提出了一种将离散Fréchet距离与LS-SVM相结合的短期负荷预测方法。分析总结了East-Slovakia Power Distribution Company提供的历年负荷数据,结合该地区的用电规律,通过引入离散Fréchet距离,建立离散曲线相似性的数学模型,选取出与基准曲线形状相似的相似日,利用相似日负荷数据对LS-SVM预测模型进行训练。经过仿真验证,并与标准LS-SVM模型得到的结果对比,所提预测方法明显提高了预测精度。
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