基于免疫支持向量机方法的电力系统短期负荷预测

• 作者: 侯志俭 吴宏晓
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 免疫支持向量机 短期负荷预测 支持向量机 免疫算法 电力系统
• 年，卷（期）: 2004,（23）
• 所属期刊栏目: 电力系统
• 页码范围: 47-51
• 页数: 5页
• 分类号: TM734
• 字数: 4208字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-3673.2004.23.010

摘要

在对支持向量机(Support Vector Machines,SVM)方法的参数性能进行分析的基础上,提出了一种免疫支持向量机方法来预测电力系统短期负荷,其中利用免疫算法来优化支持向量机方法的参数.免疫算法是根据人类或其它高等动物免疫系统的机理而设计的,通过仿真抗原和抗体之间的相互作用过程,有效地克服了未成熟收敛现象,提高了群体的多样性.电力系统短期负荷预测的实际算例表明,与支持向量机方法相比,本文所提免疫支持向量机方法具有更高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯志俭	上海交通大学电子信息与电气工程学院	118	3117	30.0	51.0
2	吴宏晓	上海交通大学电子信息与电气工程学院	8	183	6.0	8.0