基于改进支持向量机的中长期电量预测算法设计

为确保电网能够安全、平稳地运行，且实现经济、科学地发展，应对其建立中长期的电力需求预测体系。对于传统方法在中长期电量预测时所面临的非线性问题，文中基于深度神经网络的方法，设计了一种电力需求的映射器与预测器，来完成对电力需求数据的自动编码。同时针对预测模型中复杂函数难以取得数值解的问题，通过使用混合支持向量机算法，设计并提出了基于各种模型优点的预测算法，进而实现更为精准的模型预测。最终通过与线性回归器等多种算法的对比实验结果可知，所提算法的收敛性最优，且预测平均绝对误差最低。