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基于KPCA-SVM模型的電力負荷最大值短期預(yù)測方法
關(guān)鍵詞：電力系統(tǒng) 負荷 預(yù)測模型
摘要：電力負荷最大值預(yù)測是電網(wǎng)企業(yè)調(diào)度工作的重要組成部分,其預(yù)測結(jié)果的準確度將對電能的配送、有效利用率、供電服務(wù)的質(zhì)量以及電力系統(tǒng)的發(fā)展產(chǎn)生重要影響。以安徽某市81天的電力負荷最大值數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),選取影響當天電力負荷最大值的10個因素,并采用核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)算法將10維的影響因素降為5維,其累計貢獻率可達93.70%。以降維后的5維數(shù)據(jù)為輸入,以徑向基函數(shù)為核函數(shù),并采用交叉驗證選擇支持向量機(support vector machine,SVM)回歸的最佳參數(shù),隨機選取54組數(shù)據(jù)訓練SVM預(yù)測模型,最后進行27組數(shù)據(jù)的擬合預(yù)測,擬合預(yù)測的均方誤差為0.0041,相關(guān)系數(shù)為0.9631。研究結(jié)果表明,應(yīng)用KPCA結(jié)合的SVM預(yù)測模型對電力負荷最大值具有很好的預(yù)測能力。
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