基于确定性退火聚类的LSSVM短期负荷预测

提出了确定性退火聚类和最小二乘支持向量机（Least Square Support Vectorma—chine，LSSVM）相结合的电力系统短期负荷预测方法。考虑影响负荷变化的各种因素构造负荷样本数据，利用确定性退火聚类算法对样本数据进行分类，得到的分类样本数据作为最小二乘支持向量机的学习样本，保证最小二乘支持向量机具有较高的预测精度。利用某电力公司2007年负荷数据和气象数据进行仿真实验，仿真结果表明该方法具有较高的预测精度。