10.19335/j.cnki.2095-6649.2019.06.001
基于最小二乘支持向量机和裸骨烟花算法的 电力负荷短期预测
作为电力系统调度控制的先行工作,短期负荷预测在电力系统中尤为重要.本文针对目前短期负荷预测工作的短板,即预测所需时间和预测精度难以兼顾的问题,提出了一种基于裸骨烟火算法(BBFWA)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)算法.所提算法采用BBFWA对LSSVM参数进行优化,然后基于优化后的LSSVM建立预测模型.最后算例结果表明所提算法相对其他算法,能更精确地进行电力系统短期负荷预测,且优化过程所需时间更少.
短期负荷预测、最小二乘支持向量机、裸骨烟火算法、参数优化
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TM732(输配电工程、电力网及电力系统)
广东电网有限责任公司科技项目031900KK52170132
2019-08-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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1-5,22