智能电网下的电力负荷需求预测模型构建及仿真

• 作者: 陈展涛
• 来源期刊: 现代科学仪器
• 学科: 工学
• 关键词: SVR模型 智能电网 电力负荷 PSO算法 仿真验证
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 分析测试技术和方法
• 页码范围: 84-88
• 页数: 5页
• 分类号: TM73
• 语种: 中文

摘要

随着我国智能电网的不断发展,如何加强对智能电网数据的应用和分析,进而更好的做好电力服务,是当前电力建设的一个重点.本文结合当前智能电网的发展,结合SVM支持向量机算法的原理,提出一种改进参数优化的中长期电力负荷需求预测模型.文章首先对SVM和非线性SVR原理进行分析,然后构建基于SVR的中长期电力负荷需求预测流程,并就传统SVR在参数选择方面存在的问题进行分析;针对以上参数优化问题,引入基于自然选择的PSO算法对惯性因子C、ε、δ 等进行整体优化,从而得到全局最优解.最后运用MATLAB软件对上述算法进行仿真验证,结果表明本文构建的算法与实际电力需求拟合程度高,具有较高的精度,验证了该方法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈展涛		5	19	3.0	4.0