基于多级聚类分析和支持向量机的空间负荷预测方法

发布时间：2017-09-02 01:25

  本文关键词：基于多级聚类分析和支持向量机的空间负荷预测方法

  更多相关文章： 空间负荷预测 多级聚类分析 支持向量机 遗传算法 元胞负荷

【摘要】：为充分利用元胞负荷与元胞属性之间的相关联系来改善空间负荷预测效果,提出了基于多级聚类分析和支持向量机的空间负荷预测方法。首先生成元胞并建立元胞属性集合,根据各属性对元胞进行多级聚类分析,其中采用改进的k-均值算法确定聚类数目和初始聚类中心,来得到逐级细化的元胞分类;然后针对不同类型的元胞建立各自的支持向量机预测模型,同时利用遗传算法进行参数优化以提高预测模型的适应度;最后将待预测元胞的相关属性作为输入向量并代入所建立的预测模型中计算出目标年各元胞负荷最大值,从而实现空间负荷预测。工程实例分析表明了该方法的实用性和有效性。
【作者单位】： 东北电力大学电气工程学院;国网吉林供电公司;
【关键词】： 空间负荷预测 多级聚类分析 支持向量机 遗传算法 元胞负荷
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51177009) 吉林省自然科学基金资助项目(20140101079JC)~~
【分类号】：TP18;TM715
【正文快照】： 0引言空间负荷预测(spatial load forecasting,SLF)不仅要预测未来负荷的大小,还要预测未来负荷增长的位置[1]。SLF对城市电网规划具有重要的指导意义,其结果的准确性直接关系到城市电网规划方案的合理性,因此SLF越来越受到相关部门的重视。现有的SLF方法可分为用地仿真类SLF

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本文编号：775563