基于布谷鸟搜索优化支持向量机的短期负荷预测

发布时间：2017-06-24 12:02

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【摘要】：针对支持向量机(SVM)在短期负荷预测中,根据经验选取参数导致预测精度下降的问题,提出一种基于布谷鸟搜索算法(CSA)优化SVM的短期负荷预测新方法(CSA-SVM)。先以历史负荷、温度、湿度等属性构成训练样本集的输入向量作为SVM的输入,以负荷值作为输出,建立SVM预测模型;再根据训练误差,以CSA对SVM中惩罚因子和核参数进行寻优;最后,按照CSA寻优获得的最优参数建立基于CSA-SVM的预测模型并开展短期负荷预测。实际负荷数据试验显示,相较于SVM模型、粒子群(PSO)优化SVM模型、BP神经网络模型,CSA-SVM具有更高的预测精度,能够满足电力系统短期负荷预测精度需求。
【作者单位】： 东北电力大学电气工程学院;山东电力公司德州供电公司;山东电力公司菏泽供电公司;
【关键词】： 短期负荷预测 布谷鸟搜索算法 支持向量机 参数寻优
【基金】：国家高技术研究发展计划(863计划)(SS2014AA052502) 2016年吉林省科技发展计划项目(20160411003XH) 吉林省社科基金项目(2015A2) 吉林省教育厅"十三五"科技项目(吉教科合字[2016]第90号)
【分类号】：TP18;TM715
【正文快照】： 1引言电力系统负荷预测是根据历史负荷,综合其他影响因素对未来电力需求做预报的过程。其中,短期负荷预测作为电力部门调度和分配电能的依据,影响着电力系统的可靠和稳定运行[1]。因此,提高短期负荷预测精度具有重要意义。现有短期负荷预测方法可分为传统预测法和智能预测法[2

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本文编号：478082