小波支持向量机与相空间重构结合的短期负荷预测研究

摘要：

提出了基于小波支持向量机(WSVM)与相空间重构(PSRT)相结合的电力系统短期负荷预测(STLF)模型.使用小波核函数(WKF)构建相应的WSVM,并且用云遗传算法(CGA)对相关参数进行优化.在分析负荷时间序列的混沌特性基础上,对序列进行了PSRT,将相空间中的向量点作为WSVM的输入.该方法不考虑气象和节假日等条件,只使用历史负荷数据.仿真结果表明,新算法有较好的精确度和有效性,具有一定的实用价值.

关键词：短期负荷预测、混沌、相空间重构、小波支持向量机、云遗传算法

所属期刊栏目：36

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：西南交通大学校科研和教改项目2007-3

在线出版日期：2008-05-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：29-33