| 基于改进的SVM短期负荷预测研究 |
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| 引用本文： | 王义军,李殿文. 基于改进的SVM短期负荷预测研究[J]. 电测与仪表, 2014, 51(18) |
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| 作者姓名： | 王义军 李殿文 |
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| 作者单位： | 东北电力大学电气工程学院,吉林吉林,132012 |
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| 摘 要： | 提出一种基于数据挖掘技术的电力负荷短期预测方法,将SVM方法引入到短期负荷预测研究领域。通过随机选取历史负荷数据来更新回归函数,这样可以充分保证计算速度和较高的预测精度。提出利用松原地区的历史负荷数据作为训练样本,通过与传统的BP神经网络预测模型进行对比,对预测结果进行比较,证明SVM预测方法在一定程度上能够保证短期负荷预测的精度。
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| 关 键 词： | 电力系统 气象因素 支持向量机 短期负荷预测 |
| 收稿时间： | 2014-01-01 |
| 修稿时间： | 2014-01-15 |
Short-term load forecasting based on improved SVM |
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| wangyijun and lidianwen. Short-term load forecasting based on improved SVM[J]. Electrical Measurement & Instrumentation, 2014, 51(18) |
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| Authors: | wangyijun and lidianwen |
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| Affiliation: | Northeast Dianli University,Northeast Dianli University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | power system meteorological factor support vector machines short-term load forecast |
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