野草算法和支持向量机相融合的短期负荷预测

• 作者: 杨华春 王喆
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 电力系统 短期负荷 野草算法 相空间重构
• 年，卷（期）: 2016,（19）
• 所属期刊栏目: 测试?测量?自动化
• 页码范围: 99-101,106
• 页数: 4页
• 分类号: TN915-34|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2016.19.024

摘要

短期负荷受到天气、季节的综合影响，具有一定的混沌性，为了准确描述短期负荷的变化趋势，以提高预测精度，提出一种野草算法和支持向量机相融合的短期负荷预测模型（WA?SVM）。首先收集大量的短期负荷历史数据，并对它们进行混沌分析和处理，建立支持向量机的训练和测试样本集；然后采用支持向量机建立短期负荷预测模型，并通过野草算法找到支持向量机最优参数；最后采用短期负荷预测仿真对比实验测试其性能。结果表明，WA?SVM获得了比其他模型更高的短期负荷预测精度，为短期负荷建模与预测提供了一种新的研究方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王喆	天津大学计算机科学与技术学院	29	230	7.0	14.0
5	杨华春	天津理工大学聋人工学院	3	7	2.0	2.0