基于偏最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测方法研究

• 作者: 吉训生
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 学科: 工学
• 关键词: 偏最小二乘 最小二乘支持向量机 电力负荷预测 AR(1)模型 预测误差
• 年，卷（期）: 2010,（23）
• 页码范围: 55-59
• 分类号: TM715
• 字数: 3457字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3415.2010.23.011

摘要

偏最小二乘(PLS)运算降低电力负荷数据之间的相关性,最小二乘支持向量机(LS-SVM)可以获得模型的全局最优预测效果,减少预测过程的运算量.介绍了PLS和LS-SVM的基本原理,给出了PLS-LS-SVM建立短期日电力负荷预测模型的过程,并用于某地区2008年的用电日负荷预测,预测的平均相对误差和最大相对误差分别为0.685%和8.8599%.与基于AR(1)模型的预测结果相比,PLS-LS-SVM模型更高的预测准确性可为短期电力负荷预测提供有效依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吉训生	东南大学自动化学院	54	470	10.0	20.0