基于改进的SVM短期负荷预测研究

• 作者: 李殿文 王义军
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统 气象因素 支持向量机 短期负荷预测
• 年，卷（期）: 2014,（18）
• 所属期刊栏目: 电能计量及负荷控制
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: TM933
• 字数: 2605字
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于数据挖掘技术的电力负荷短期预测方法,将SVM方法引入到短期负荷预测研究领域.通过随机选取历史负荷数据来更新回归函数,这样可以充分保证计算速度和较高的预测精度.提出利用松原地区的历史负荷数据作为训练样本,通过与传统的BP神经网络预测模型进行对比,对预测结果进行比较,证明SVM预测方法在一定程度上能够保证短期负荷预测的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王义军	东北电力大学电气工程学院	23	96	6.0	8.0
2	李殿文	东北电力大学电气工程学院	3	24	2.0	3.0