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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 H指数 G指数
1 王超 32 32 3.0 4.0
2 王瑞琪 10 70 5.0 8.0
3 李笋 8 42 4.0 6.0
4 程涛 5 13 2.0 3.0
5 张桂林 山东科技大学电气与自动化工程学院 2 6 1.0 2.0
6 徐志根 1 6 1.0 1.0
7 王义元 2 7 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
负荷预测
支持向量回归
最大负荷
相似日
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
山东大学学报(工学版)
双月刊
1672-3961
37-1391/T
大16开
济南市经十路17923号
24-221
1956
chi
出版文献量(篇)
3095
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