基于平衡策略的支持向量机在电力系统中期负荷预测的应用

• 作者: 孙玉梅 徐宏 杨素林 王岩 肖志刚
• 来源期刊: 河北农业大学学报
• 关键词: 负荷预测 SVM SMO算法
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 页码范围: 123-126
• 页数: 4页
• 分类号: U223.5+4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1573.2006.05.029

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,提出了基于径向基核函数与基于平衡策略的Sequential minimal optimization (SMO)改进算法相结合的负荷中期预测方法,结合EUNITE网络提供的实际数据,研究了日最大负荷的前后期关系、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,建立了相应的电力负荷中期预测模型.并对预测结果进行了分析.算例表明,该算法具有运算速度快、精度较高的优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王岩	河北农业大学机电工程学院	61	256	8.0	15.0
2	肖志刚	河北农业大学机电工程学院	12	69	4.0	8.0
3	孙玉梅	河北农业大学机电工程学院	14	78	4.0	8.0
4	徐宏	河北农业大学机电工程学院	6	94	3.0	6.0
5	杨素林	河北农业大学信息科学与技术学院	9	7	2.0	2.0