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| 中长期电力负荷预测研究 | |
| 引用本文： | 宋晓茹,李莉,张来青.中长期电力负荷预测研究[J].计算机仿真,2014,31(9). |
| 作者姓名： | 宋晓茹 李莉 张来青 |
| 作者单位： | 1. 西安工业大学电子信息工程学院,陕西西安,710032 2. 大唐陕西发电有限公司灞桥热电厂,陕西西安,710038 3. 陕西德源府谷能源有限公司,陕西榆林,719000 |
| 摘 要： | 为了有效地提高电力负荷的预测精度,针对影响中长期电力负荷多因素间的非线性和不确定性,提出了一种粗糙集(RS)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的中长期电力负荷预测方法.采用粗糙集理论把影响电力负荷的六个因素,属性约简为三个核心属性,减少了LSSVM的输入量,提高了电力负荷预测系统的快速性;粗糙最小二乘支持向量机回归建模,构造RS-LSSVM的电力负荷预测模型,提高预测的精度.最后进行仿真,改进模型应用于某地区的中长期电力负荷的拟合和预测中,采用RS-LSSVM模型,与BP神经网络的拟合预测结果相比,预测误差明显小于BP神经网络,具有更高的预测精度,为中长期的电力系统负荷预测提供了一种新的科学、有效的方法. |
| 关 键 词： | 电力负荷预测 粗糙集 最小二乘支持向量机 神经网络 |
Study on Long-Term Power Load Forecasting |
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| SONG Xiao-ru,LI Li,ZHANG Lai-qing.Study on Long-Term Power Load Forecasting[J].Computer Simulation,2014,31(9). | |
| Authors: | SONG Xiao-ru LI Li ZHANG Lai-qing |
| Abstract: | |
| Keywords: | Power load forecasting RS LSSVM NN |
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