10.3969/j.issn.1671-9476.2014.05.035
负荷预测中相似日和影响因素的选择研究
随着经济的不断发展,用电量的急剧增加,短期预测成为各个供电部门一个不可或缺的部分。电力负荷受多种因素影响,针对短期负荷预测,提出一种考虑各种影响因素的新算法,该方法首先利用模糊C均值聚类方法对历史样本进行聚类,依据输入样本的相似度选取训练样本,然后在选取的样本上,利用遗传算法实现负荷影响因素的提取和支持向量机参数的选择,最后利用支持向量机建立预测模型。采用上述方法对河南电网负荷进行了预测分析,结果证明了该方法的有效性。
相似日、影响因素、电力负荷、支持向量机、模糊C均值聚类
TP301.6(计算技术、计算机技术)
河南省教育厅自然科学项目.14B520014
2014-09-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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