基于支持向量机的某地区电网短期电力负荷预测

发布时间：2017-11-11 17:16

  本文关键词：基于支持向量机的某地区电网短期电力负荷预测

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【摘要】：负荷预测是电力系统安全经济运行的前提。随着电力系统的市场化和能源互联网的研究与发展,高质量的负荷预测显得愈发重要。分析了影响负荷预测的因素,对数据进行收集及挖掘,采用了基于支持向量机负荷预测算法对区域负荷进行短期预测,并进一步开展了针对城区的精细化负荷预测研究。结合某地区案例,对该算法进行验证,结果表明,该算法预测结果优越,相对误差率较小。
【作者单位】： 国网石家庄供电公司;西安交通大学电气工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51607136)~~
【分类号】：TM715
【正文快照】： 负荷预测是为了确定未来某时间区间的负荷数据,在进行负荷预测时需要考虑多种因素,比如天气气候、居民生活习惯、以及电力系统实际运行特性等。其中负荷是指电力需求量(功率)或用电量。由于电力生产和消费逐渐市场化,这就要求负荷预测要做到实时性、准确性、可靠性以及智能性

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前8条

1 王小君;毕圣;徐云濵;孙月嘉;;基于数据挖掘技术和支持向量机的短期负荷预测[J];电测与仪表;2016年10期

2 何耀耀;许启发;杨善林;余本功;;基于RBF神经网络分位数回归的电力负荷概率密度预测方法[J];中国电机工程学报;2013年01期

3 王奔;冷北雪;张喜海;单纕，

本文编号：1172324