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基于K-prototype与SVM的短期电力负荷预测
作者单位:
;1.昆明理工大学信息与自动化学院云南省计算机技术应用重点实验室
摘 要:
电力负荷受多种不确定因素的影响,所以通过使用一种聚类方式选取相似日来进行短期电力负荷预测,以提高预测精度和速度。K-prototype聚类算法继承了k均值算法所以具有k均值优点。通过建立映射数据库将气温、湿度、天气、星期类型、季节等不同量纲的值通过无量纲化处理,使得不同的量纲在数值上具有可比性。然后运用聚类方法选取预测日的相似日,借助SVM模型对相似日样本进行预测,实现更加精准预测的目的。利用某地区真实数据进行验证,结果表明该方法可以有效地提高短期电力负荷的预测精度。
关 键 词:
短期电力负荷预测
K-prototype
聚类
支持向量机
Short-term electrical load forecasting based on K-prototype and SVM
Abstract:
Keywords:
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