| 基于改进PSO-LSSVM的电采暖短期负荷预测研究 |
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| 引用本文： | 曹杰,王维庆,王海云,常喜强. 基于改进PSO-LSSVM的电采暖短期负荷预测研究[J]. 计算机仿真, 2022, 39(2): 34-39. DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2022.02.007 |
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| 作者姓名： | 曹杰 王维庆 王海云 常喜强 |
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| 作者单位： | 新疆大学电气工程学院,新疆 乌鲁木齐830047,国网新疆电力有限公司,新疆 乌鲁木齐830011 |
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| 基金项目： | 教育部长江学者和创新团队发展计划项目;自治区实验室开放课题;自治区教育厅重点项目;国家自然科学基金 |
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| 摘 要： | 为了提高电采暖短期功率负荷预测的精度、准确性和速度，提出一种改进PSO-LSSVM算法对电采暖的短期负荷功率预测。利用PSO算法对LSSVM进行参数的优化，将得到的最优参数值作为LSSVM参数从而建立改进PSO-LSSVM算法模型。考虑电采暖地区的天气、温度的因素，将新疆某地电采暖负荷历史数据以天气变化、温度差为参考指标经过分解、组合，得到归类组合数据样本，利用改进PSO-LSSVM算法与传统BP、LSSVM预测结果的精度、准确性和速度进行对比。仿真结果表明，改进PSO-LSSVM预测方法的精度和准确性最高、速度相对较快，验证了所提方法的有效性和准确性。改进方法对含高比例电采暖设备的地区电采暖实际短期负荷预测和“煤改电”“气改电”的电采暖工程应用中有借鉴意义。
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| 关 键 词： | 电采暖 短期负荷预测 粒子群算法 最小二乘支持向量机 |
Research on Short-term Load Forecasting of Electric Heating Based on Improved LSSVM |
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| CAO Jie,WANG Wei-qing,WANG Hai-yun,CHANG Xi-qiang. Research on Short-term Load Forecasting of Electric Heating Based on Improved LSSVM[J]. Computer Simulation, 2022, 39(2): 34-39. DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2022.02.007 |
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| Authors: | CAO Jie WANG Wei-qing WANG Hai-yun CHANG Xi-qiang |
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