基于PSO-SVM模型的短期电力负荷预测研究

摘要：

文章分析了影响电力负荷的因素,对现存的短期电力负荷预测方法进行了研究,采用粒子群算法对支持向量机进行参数寻优,建立了基于粒子群优化的预测模型,并对短期电力负荷进行预测仿真,为精准且快速地预测短期电力负荷提供了有效的方法. 通过实例分析验证了该模型在电力负荷中的预测精度,结果显示其精度值较高.

关键词：电力负荷预测、支持向量机、粒子群优化

所属期刊栏目：30

分类号：TM714(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2016-02-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：48-52