基于样本扩展和特征标记的节假日短期负荷预测

摘要：

针对目前节假日负荷预测中有效样本缺乏的问题,基于休息日与节假日负荷特性的相似性分析,提出一种扩展样本策略,以丰富基础样本数据量;探讨了对负荷样本节假日特征属性的标记方式,并构建了一种有效的相关因素矢量;最后结合支持向量机(support vector machine,SVM)算法,对节假日负荷进行预测,以提高其预测结果的精度.算例结果表明,与传统方法相比,所提方法能够有效提高负荷预测精度,可推广应用于实践中.

关键词：节假日短期负荷预测、样本扩展、特征标记、支持向量机

所属期刊栏目：32

分类号：TM715.1(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：中国南方电网有限责任公司科技项目GDKJXM20173408

在线出版日期：2019-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：67-74