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基于改进PSO-LSSVM的短期电力负荷预测
简介
摘 要 ：
短期电力负荷预测是电力系统安全调度、经济运行的重要依据 ，随着电力系统的市场化 ，负荷预测的精度直接影响到电力系统运行的可靠性、经济性和供电质量。LSSVM不仅保持了SVM 的优点 ，同时降低了计算复杂性 ，加快求解速度 ，为短期电力负荷预测提供了一个新的研究方向。本文将最小二乘支持向量机 (LSSVM)用于短期电力负荷预测 ，提出基于LSSVM 的短期电力负荷预测模型 ，同时建立改进粒子群模型对LSSVM 进行参数优化 ，并以浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据为例进行验证 ，实例验证表明 ，改进 PSO-LSSVM 模型的预测效果明显提高。
摘 要 ：
短期电力负荷预测是电力系统安全调度、经济运行的重要依据 ，随着电力系统的市场化 ，负荷预测的精度直接影响到电力系统运行的可靠性、经济性和供电质量。LSSVM不仅保持了SVM 的优点 ，同时降低了计算复杂性 ，加快求解速度 ，为短期电力负荷预测提供了一个新的研究方向。本文将最小二乘支持向量机 (LSSVM)用于短期电力负荷预测 ，提出基于LSSVM 的短期电力负荷预测模型 ，同时建立改进粒子群模型对LSSVM 进行参数优化 ，并以浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据为例进行验证 ，实例验证表明 ，改进 PSO-LSSVM 模型的预测效果明显提高。
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