【摘 要】
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提出了一种母线负荷短期预测混合算法。先采用最小二乘支持向量回归方法(LSSVM)进行短期母线负荷预测,并提出一种广义网格搜索算法对模型参数进行优化;然后由历史预测误差组
【机 构】
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华北电力大学 北京市 昌平区 102206
【出 处】
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中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十五届学术年会
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提出了一种母线负荷短期预测混合算法。先采用最小二乘支持向量回归方法(LSSVM)进行短期母线负荷预测,并提出一种广义网格搜索算法对模型参数进行优化;然后由历史预测误差组成误差序列,将历史预测误差序列看作是一个符合马尔可夫过程的时间序列,采用马尔可夫链方法对未来的预测误差进行估计,并采用误差估计结果对上一步LSSVM的预测结果进行修正,得出最终预测结果。经算例分析证明,所提方法能显著提高预测精度。
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