SVM与Fourier算法在电网短期负荷预测中的应用

• 作者: 杨镜非 程浩忠 谢宏
• 来源期刊: 继电器
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷预测 支持向量机 傅立叶算法 损失函数 核函数
• 年，卷（期）: 2004,（4）
• 所属期刊栏目: 短期负荷预测专栏
• 页码范围: 17-19,43
• 页数: 4页
• 分类号: TM715
• 字数: 1891字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3415.2004.04.005

摘要

将Fourier(傅立叶)算法与SVM(支持向量机)共同引入电网短期负荷预测.对于波动性较大的负荷,Fourier算法用于滤除高次谐波分量.SVM用于对滤除了高次分量的数据进行统计学习,它首先筛选与预测点相关的历史数据构成训练样本,再将预测的平滑性和误差损失函数相结合构成问题的目标函数进行求解.编制了相应的软件,对某实际电网进行了短期负荷预测,取得了理想的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程浩忠	上海交通大学电气工程系	323	10481	55.0	85.0
2	谢宏	上海交通大学电气工程系	8	412	7.0	8.0
3	杨镜非	上海交通大学电气工程系	37	619	10.0	24.0