【摘 要】
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为了提高电力系统短期负荷预测的精度,针对负荷影响因素的非线性特性,采用最小二乘支持向量机（LSSVM）建立短期负荷预测模型;针对传统LSSVM在负荷预测中存在的参数优选难题,给出
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃省工业过程先进控制重点实验室,国家电网诸暨市供电公司
【基金项目】
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甘肃省自然基金（1308RJZA117）
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为了提高电力系统短期负荷预测的精度,针对负荷影响因素的非线性特性,采用最小二乘支持向量机（LSSVM）建立短期负荷预测模型;针对传统LSSVM在负荷预测中存在的参数优选难题,给出了果蝇参数优化算法来优选LSSVM的惩罚参数C和核函数参数σ。通过对浙江省某地区2014-6-1至2014-6-29每天24点的负荷数据进行分析,对2014-6-30日各整点负荷进行预测,仿真结果表明,与传统的LSSVM和参数优化算法相比,基于果蝇优化算法的LSSVM短期负荷预测具有更高的精度。
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