【摘 要】
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电力系统负荷受到气象等多种因素的共同影响,为提高电力系统短期预测的准确度,提出了一种将Kohonen聚类和SVM结合的预测算法.该方法考虑到电力系统变化周期性的特点,通过对学
【机 构】
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广西大学电力系统最优化研究所,广西电力系统最优化与节能技术重点实验室
【基金项目】
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广西理工科学实验中心重点项目(LGZX201209);广西教育厅高校科研项目(201203YB011);广西大学科研基金项目(XBZ120037)~~
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电力系统负荷受到气象等多种因素的共同影响,为提高电力系统短期预测的准确度,提出了一种将Kohonen聚类和SVM结合的预测算法.该方法考虑到电力系统变化周期性的特点,通过对学习样本进行聚类,选出具有相同特征的历史相似日,构造相似日训练样本并利用SVM模型进行预测.样本特征向量中同时包含了多种气象因子及节假日等因素,经过仿真实验,验证了该方法的有效性.
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