基于BKF-SVM电力短期负荷预测

• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 短期电力负荷预测 布尔核函数 固定步长迭代法 气象因素
• 年，卷（期）: 2009,（27）
• 所属期刊栏目: 控制管理
• 页码范围: 48-49,47
• 页数: 3页
• 分类号: TM715
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2009.27.019

摘要

支持向量机方法在负荷预测领域已经得到广泛应用,但它在训练数据时仍存在许多弊端,如数据处理量太大、处理速度慢等,针对这些缺点,本文提出了一种基于布尔核函数的SVM(BKF-SVM)预测系方法,为了确定SVM中直接影响其推广能力的超参数,提出了固定步长迭代法,实现了对超参数的自动选取.实际算例表明.将该系统应用于短期负荷预测中,与RBF-SVM方法作了比较,得到了较高的预测精度,具有结构简单,泛化性能好,不易发生过拟合现象等优点.