【摘 要】
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随着电力市场竞争日益激烈,短期负荷预测受到越来越多的关注,并逐渐成为电力市场的一个重要研究领域。负荷预测一般是通过建立历史负荷和气象因素的关联模型来实现的。现在支持向量机理论被逐步应用到了负荷预测领域并取得了较好的预测效果。本文短期负荷预测、支持向量回归和序列最小优化理论进行了深入研究,并分别用线性回归、支持向量回归、序列最小优化三种方法对某省负荷数据进行了实验对比分析,结果表明序列最小优化算法比
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随着电力市场竞争日益激烈,短期负荷预测受到越来越多的关注,并逐渐成为电力市场的一个重要研究领域。负荷预测一般是通过建立历史负荷和气象因素的关联模型来实现的。现在支持向量机理论被逐步应用到了负荷预测领域并取得了较好的预测效果。本文短期负荷预测、支持向量回归和序列最小优化理论进行了深入研究,并分别用线性回归、支持向量回归、序列最小优化三种方法对某省负荷数据进行了实验对比分析,结果表明序列最小优化算法比其他两种算法具有更好的适应性和预测精度。
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