不同样本数的混沌负荷序列短期预测性能分析 |
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引用本文: | 张 琴,汪 昆,张 艳.不同样本数的混沌负荷序列短期预测性能分析[J].电源技术,2014(3):528-531. |
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作者姓名: | 张 琴 汪 昆 张 艳 |
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作者单位: | 上海海事大学;杭州市电力局; |
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基金项目: | 国家自然科学基金(61203110) |
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摘 要: | 电力负荷受众多因素的共同作用表现为复杂不规则的混沌规律,须采取合适的方法才能获得准确的短期负荷预测值。考虑因训练样本数目的不同而产生迥异的预测效果,先以经典混沌时间序列为例,比较训练样本数目从10变化到2 000时的各预测方法性能。仿真结果表明,经典混沌方法对小数目训练样本效果明显,随着样本数目的增多,智能混沌方法的优势渐显,其中最小二乘支持向量机有优异的预测精度和运算速度,且较神经网络对样本数目的依赖性小。欧洲智能技术网络(EUNITE)预测结果表明,最小二乘支持向量机能灵敏捕获小样本混沌电力负荷的变化规律,有效提高了短期电力负荷的预测精度。
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关 键 词: | 混沌时序 电力负荷 短期预测 预测方法 样本数目 |
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