基于最小二乘支持向量机的周用电量预测方法

• 作者: 任廷林 刘明 吕松 罗兴祥 薛晓岑 陈涛
• 来源期刊: 华电技术
• 学科: 工学
• 关键词: 电力市场 发电企业 负荷预测 LSSVM算法 周气象特征 周用电量
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 35-40
• 页数: 6页
• 分类号: TM715
• 字数: 4802字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-1951.2020.01.007

摘要

随着电力体制改革的不断深化、电力市场的蓬勃发展,发电企业为合理制定发电计划及市场竞价策略,对社会用电量预测提出了更精细化的需求.将最小二乘支持向量机(LSSVM)算法与短期用电量预测需求相结合,提出了一种周用电量预测方法,在充分考虑电量变化的周期性及延续性特点的基础上,将周气象特征指标纳入模型输入.实际算例测试表明,采用该周用电量预测模型实现了较高预测精度和较快计算速度,弥补了传统电量预测模型仅考虑历史电量影响,而无法更精确预测气象变化较大季节期间短期电量变化趋势的不足,满足电力市场背景下对周用电量进行精细化预测需求,具有较强实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛晓岑		3	4	1.0	2.0
2	任廷林		3	0	0.0	0.0
3	陈涛		1	0	0.0	0.0
4	吕松		1	0	0.0	0.0
5	罗兴祥		1	0	0.0	0.0
6	刘明		1	0	0.0	0.0