基于相关向量机的电力负荷中期预测

• 作者: 刘遵雄 孙钦东 张德运 徐征
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 电力负荷 中期预测 相关向量机 模型实验
• 年，卷（期）: 2004,（10）
• 页码范围: 1005-1008
• 页数: 4页
• 分类号: TM715|TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-987X.2004.10.004

摘要

针对电力负荷中期预测比较困难并且存在较大误差的问题,提出了一种基于相关向量机的中期预测方法.结合EUNITE网络提供的实际数据,研究了日最大负荷前后期关系、日最大负荷与节假日的关系和当日与对应星期数的相关性,并建立了相应的电力负荷中期预测模型.该模型是将与某天相关的n个前期信息作为该天的日最大负荷的输入量,而日最大负荷与节假日、当日(星期数)的关系信息用两个二元值表示.在模型训练前,将输入量的前7个属性值和预测目标值进行归一化处理.采用不同训练样本集的仿真实验结果表明,相关向量机方法比支持向量机方法具有更多的优点,当高斯核函数的宽度值取为2.0时,相关向量机方法具有较为理想的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张德运	西安交通大学电子与信息工程学院	184	2190	23.0	37.0
2	徐征	华东交通大学电子与电气工程学院	19	115	6.0	10.0
3	孙钦东	西安交通大学电子与信息工程学院	21	457	12.0	21.0
4	刘遵雄	西安交通大学电子与信息工程学院	11	135	5.0	11.0