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基于支持向量回归的短期负荷预测
基于支持向量回归的短期负荷预测
作者:
张桂林
徐志根
李笋
王义元
王瑞琪
王超
程涛
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
负荷预测
支持向量回归
最大负荷
相似日
摘要:
对短期负荷特性进行分析,选取与负荷相关的气象因素、日期类型、前几日负荷作为最大(最小)负荷预测回归模型的输入.夏冬两季休息日的负荷特性与春秋两季不一致,根据气象因素修正日期类型对应的数值.采用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)建立气象因素和日期类型与最大(最小)负荷的映射关系.利用相似日法计算日负荷变化系数,在预测最大负荷和最小负荷基础上,计算预测日各点负荷.算例分析验证了本研究预测模型的有效性.
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文献信息
篇名
基于支持向量回归的短期负荷预测
来源期刊
山东大学学报(工学版)
学科
工学
关键词
负荷预测
支持向量回归
最大负荷
相似日
年,卷(期)
2017,(6)
所属期刊栏目
特高压与智能电网技术
研究方向
页码范围
52-56
页数
5页
分类号
TM715
字数
2855字
语种
中文
DOI
10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.376
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
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王超
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王瑞琪
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李笋
8
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程涛
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张桂林
山东科技大学电气与自动化工程学院
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支持向量回归
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研究来源
研究分支
研究去脉
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山东大学学报(工学版)
主办单位:
山东大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1672-3961
CN:
37-1391/T
开本:
大16开
出版地:
济南市经十路17923号
邮发代号:
24-221
创刊时间:
1956
语种:
chi
出版文献量(篇)
3095
总下载数(次)
14
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