云计算环境下智能电网短期负荷预测方法

摘要：

智能电网短期负荷波动性大,传统预测方法无法解决波动性问题,预测结果不准确.为此,提出一种新的云计算环境下智能电网短期负荷预测方法.介绍了支持向量机理论,将一个含有所有某类样本在内的、由支持向量支撑的球面看作超球面,分析了分位数回归过程,将支持向量机和分位数结合在一起,构建支持向量-分位数回归预测模型.得到短期负荷概率密度函数,从而实现智能电网短期负荷预测.在进行实验时,完成对功率采样值和智能电网负荷属性的归一化处理,将其转换成[0,1]区间内的数据.实验结果表明,所提方法预测精度和效率高、成本低.

关键词：云计算环境、智能电网、短期负荷、预测

所属期刊栏目：18

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2018-04-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：153-158