基于粗糙集的混合支持向量机长期电力负荷预测研究

• 作者: 张振刚 李伟 闫宁
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 学科: 工学
• 关键词: 长期负荷预测 粗糙集 属性约简 支持向量机 混合核函数
• 年，卷（期）: 2010,（13）
• 页码范围: 31-34
• 分类号: TM715
• 字数: 2416字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3415.2010.13.007

摘要

影响中长期负荷因素众多,而且单一核函数支持向量机泛化或学习能力较弱,预测精度受限.提出一种结合粗糙集和支持向量机智能算法的负荷预测模型,通过属性约简算法筛选出影响长期电力负荷的核心影响因素,剔除冗余信息,选定全社会用电量、人均产值、产值单耗为输入变量,构建基于多项式核函数、径向基核函数的混合核函数支持向量机预测模型,有效提高函数的泛化及学习能力.算例结果表明,所提出的模型预测平均误差仅为0.59%,预测精度有了很大提高且适用于长期负荷预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李伟	华北电力大学经济管理系	86	785	17.0	24.0
2	张振刚	华北电力大学经济管理系	8	104	4.0	8.0
3	闫宁	华北电力大学经济管理系	3	83	2.0	3.0