经济新常态下基于Verhulst-SVM的中长期负荷预测模型

摘要：

经济新常态背景下,电力系统中长期负荷预测面临着很多新问题,例如:GDP、人口等电力负荷影响因素呈“S”型曲线增长、电力负荷影响因素与电力负荷之间的不确定性增加、历史样本数量少等.为此,提出一种基于Verhulst-SVM的中长期负荷预测模型.首先,从经济新常态特征中提取影响电力负荷的主要因素,并分析各影响因素的发展趋势;然后,利用Verhulst模型对“S”型曲线增长的电力负荷影响因素进行预测,并采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)替代线性回归预测模型,实现小样本、高不确定性条件下中长期负荷高精度预测.最后,通过天津市2015年和2016年的负荷预测算例,验证了所提模型的精度和可靠性,可为经济新常态背景下中长期负荷预测提供借鉴.

关键词：经济新常态、负荷预测、Verhulst模型、支持向量机

所属期刊栏目：56

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国网天津市电力公司科技资助项目;国家自然科学基金项目51807134

在线出版日期：2019-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：102-107