基于支持向量机的地区电网短期负荷预测模型研究

• 作者: 于强 王林峰
• 来源期刊: 科技创新导报
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统 支持向量机 短期负荷预测
• 年，卷（期）: 2011,（36）
• 所属期刊栏目: 工业技术
• 页码范围: 45-46
• 分类号: TM715
• 字数: 2056字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-098X.2011.36.038

摘要

支持向量机是一种针对分类和回归问题的统计学习理论,是一类基于结构风险最小化原则的新型机器学习算法。其基本思想是通过用内积函数定义的非线性变换将输入空间变换到一个高维空间,在这个高维空间中寻求输入变量和输出变量之间的非线性关系的精确描述。本文构造了基于支持向量机的地区电网短期负荷预测模型,该模型具有较好的泛化性和收敛性。通过对实际电网负荷的预测仿真和测试,证实所提出的预测模型能获得满意的预测精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于强		5	4	1.0	2.0
2	王林峰		1	1	1.0	1.0