基于积温效应和优化支持向量机的短期电力负荷预测
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作者:
作者单位:

(国网江苏省电力有限公司检修分公司,南京211102)

作者简介:

谭风雷(1989),男,重庆万州人,工程师,从事特高压电网变电运维工作;陈梦涛(1989),男,江苏南京人,工程师,从事特高压电网变电运维工作;汪龙龙(1988),男,湖北襄阳人,工程师,从事特高压电网变电运维工作。

通讯作者:

中图分类号:

F407.61;TK018;TM714

基金项目:


Short⁃term electric power load forecasting based on accumulated temperature effect and optimized support vector machine
Author:
Affiliation:

(State Grid Jiangsu Electric Power Company Maintenance Branch, Nanjing 211102, China)

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    摘要:

    从积温效应的表现形式出发,提出一种考虑积温效应的优化支持向量机负荷预测方法。在充分研究积温效应2种表现形式的基础上,建立温度修正模型,同时为进一步提高预测精度,采用优化支持向量机预测负荷。最后借助江苏某地区的历史数据,采用最小二乘法求解积温效应参数、修正温度,并将修正之后的结果代入预测方法中,结果表明预测精度较高,具有一定的应用价值。

    Abstract:

    The load forecast using optimized support vector machine was proposed based on accumulated temperature effect.The correction model of temperature was established based on study of two forms of accumulated temperature effects. In order to improve prediction accuracy, optimized support vector machine was adopted to forecast load. Finally, with the data of a region in Jiangsu as history data, least squares was adopted to obtain optimal parameters, and then the correction of temperature was used into the above method to forecast load. The results show high prediction accuracy and have good prospect.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

谭风雷,陈梦涛,汪龙龙.基于积温效应和优化支持向量机的短期电力负荷预测[J].电力需求侧管理,2018,20(5):33-36

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  • 收稿日期:2018-04-13
  • 最后修改日期:2018-06-19
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  • 在线发布日期: 2018-12-04
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