| 基于粒子群支持向量机的短期电力负荷预测 |
| |
| 引用本文： | 张红梅,卫志农,龚灯才,刘玲.基于粒子群支持向量机的短期电力负荷预测[J].电力系统保护与控制,2006,34(3). |
| |
| 作者姓名： | 张红梅 卫志农 龚灯才 刘玲 |
| |
| 摘 要： | 在分析支持向量机SVM(Support Vector Machine)回归估计方法参数性能的基础上,提出粒子群算法PSO(Particle Swarm Optimization)优化参数的SVM短期电力负荷预测模型.PSO算法是一种新型的基于群体智能的随机优化算法,简单易于实现且具有更强的全局优化能力.用所建立的负荷预测模型编制的Matlab仿真程序,对某实际电网进行了短期负荷预测,结果表明预测精度更高.
|
| 关 键 词： | 电力系统 短期负荷预测 支持向量机 粒子群 |
A short-term load forecasting approach based on PSO support vector machine |
| |
| ZHANG Hong-mei,WEI Zhi-nong,GONG Deng-cai,LIU Ling.A short-term load forecasting approach based on PSO support vector machine[J].Power System Protection and Control,2006,34(3). |
| |
| Authors: | ZHANG Hong-mei WEI Zhi-nong GONG Deng-cai LIU Ling |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
