带扩展记忆的粒子群优化算法及其在电力系统短期负荷预测中应用

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【摘要】

：

随着电力市场的逐步民营化和自由化,电力负荷需求的预测对于电网的规划、能量消耗及安全运行影响越来越重大,引起一些国家和地区的高度重视和广泛关注。最近几十年,众多专家学者就如何提高电力负荷预测精度提出了各种各样的方法。经典的基于数学统计方法的预测模型,由于很难表明影响负荷相关因素复杂的非线性关系,无法达到令人满意的预测精度。实现结构风险最小化(Structural risk minimization,

【作者】

：

黄大伟

【机构】

：

重庆大学

【发表日期】

：

2011年04期

【关键词】

：

带扩展记忆的粒子群优化算法负荷预测支持向量机经验模式分解

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