应用小波变换和支持向量机的商业电力负荷预测

• 作者: 方瑞明 杨屹洲 梁颖 汪亮 黄文权
• 来源期刊: 华侨大学学报（自然科学版）
• 关键词: 商业电力 负荷预测 支持向量机 小波分解 节能 数据采集系统 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 页码范围: 142-146
• 页数: 5页
• 分类号: TM715
• 语种: 中文
• DOI: 10.11830/ISSN.1000-5013.2015.02.0142

摘要

提出一种基于小波分解和支持向量机相结合的模型,将其应用于预测商业建筑电力负荷.首先,基于商业建筑配电系统的数据采集系统实时监测数据,分析商业负荷用电特性,指出商业负荷的随机特性造成单一预测模型精度难以满足要求.其次,提出了一种基于小波分解和粒子群支持向量机的商业电力负荷预测算法.通过小波变换把负荷序列分解为不同频段的子序列,再对这些子序列分别采用不同的粒子群支持向量机模型进行预测,引入粒子群算法对支持向量机模型参数进行寻优.最后,将各分量预测值重构得到最终预测值.实验结果证明:小波分解后和粒子群支持向量机相结合的模型精度明显优于单一支持向量机模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方瑞明	华侨大学信息科学与工程学院	70	673	16.0	23.0
2	梁颖	华侨大学信息科学与工程学院	5	117	4.0	5.0
3	黄文权	华侨大学信息科学与工程学院	3	8	2.0	2.0
4	杨屹洲	华侨大学信息科学与工程学院	1	4	1.0	1.0
5	汪亮		1	4	1.0	1.0