相空间重构和SVR耦合的短期电力负荷预测

• 作者: 张思路 李珗 杨捷 罗成臣 范美位
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 相空间重构 支持向量机 负荷预测 气象因素
• 年，卷（期）: 2020,（16）
• 所属期刊栏目: 能源互联网
• 页码范围: 96-100
• 页数: 5页
• 分类号: TM715
• 字数: 2548字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19753/j.issn1001-1390.2020.16.017

摘要

电力系统的短期负荷预测精度对智能电网安全运行有着重要影响,其中预测精度和训练步数至关重要,目前当地气象因素逐渐成为负荷预测中的关注点.以某市短期电力负荷为研究对象,建立了考虑日特征相关因素的支持向量回归机短期电力负荷预测模型,随后对某市考虑气象及日期类型的电力负荷做出预测.研究表明:利用考虑实时气象因素的SVR预测模型对短期电力负荷进行预测精度较高;考虑气象及日期类型的预测误差比不考虑气象及日期的预测误差小;嵌入维数和时间延迟对负荷预测模型精度具有重要影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨捷		8	9	1.0	3.0
2	范美位		2	0	0.0	0.0
3	张思路		4	0	0.0	0.0
4	罗成臣		2	0	0.0	0.0
5	李珗		1	0	0.0	0.0