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| 基于改进LSSVM的短期电力负荷预测 | |
| 作者姓名： | 杨邓 杨俊杰 胡晨阳 崔丹 陈照光 |
| 作者单位： | 上海电力大学电子与信息工程学院 上海200090;上海电力大学电子与信息工程学院 上海200090;上海电机学院 上海201306 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;上海市科技创新行动计划;上海市晨光计划;上海市曙光计划 |
| 摘 要： | 针对电力负荷随机性、波动性以及非线性因素所导致预测精度不高等问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)与麻雀搜索算法(SSA)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)短期负荷预测模型。该方法首先借助VMD将原始负荷时间序列分解成不同频率的本征模态函数(IMF)和残差分量(Res),然后对各分量建立不同的LSSVM预测模型并利用SSA进行参数优化,最后将各分量预测值组合得到最终的预测结果。以比利时蒙斯大学和中国河南省某地区两组真实数据为例进行预测分析,将预测结果与LSSVM、VMD-LSSVM、SSA-LSSVM模型预测值对比,得出本文方法的两组数据MAPE值分别为1.5016%、4.765%,远低于其他模型。结果表明本文组合预测模型在预测精度上具有一定的优越性。 |
| 关 键 词： | 负荷预测 变分模态分解 麻雀搜索算法 最小二乘支持向量机 预测模型 预测精度 |
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