【摘 要】
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为提高母线负荷预测的准确性,提出一种基于小波分解和支持向量机的母线负荷预测方法。该方法利用小波分解算法将目标负荷序列分解为若干个不同频率的子序列,通过分析各个序列
【机 构】
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四川大学工商管理学院,四川省电力公司通信自动化中心
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为提高母线负荷预测的准确性,提出一种基于小波分解和支持向量机的母线负荷预测方法。该方法利用小波分解算法将目标负荷序列分解为若干个不同频率的子序列,通过分析各个序列的特征规律,构造不同的支持向量机模型对各分量分别进行预测,再将各分量预测值进行重构得到最终预测值。对某一区域内15条母线进行预测,采用平均日母线负荷准确率进行评价。与单独使用支持向量机方法相比,应用所提方法提高了962点的预测效果,占总预测点数的66.8%;全系统的准确率由93.5%提高到了95.1%。
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