基于支持向量机的中短期电力负荷预测

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1、摘要随着电力市场竞争日益激烈，中短期电力负荷预测受到越来越多的关注，并逐渐成为电力市场的一个重要研究领域。本文对支持向量机、粒子群优化等算法做了深入的分析，介绍了数据预处理的方法，并且对负荷数据进行分析，找出了其内在的规律，然后分别由处理前后的负荷数据组成支持向量机的训练样本集，采用序列最小优化算法实现对支持向量机的快速训练，最终得到预测结果，之后又按星期属性分类进行负荷预测，仿真结果表明数据预处理后的预测精度较高，按星期属性分类进行负荷预测所得结果精度更高。关键词：中短期，电力负荷预测，支持向量机，粒子群优化，数据预处理ABSTRACTMediumandsh

2、orttermloadforecastinghasbecomeincreasinglyimportantsincethecompetitionoftheelectricpowermarketismoredrasticandhasgraduallybecomeoneofthemajorareasofresearchinrecentyears．ThispaperintroducedSupportVectorMachine(SVM)andParticleSwarmOptimization(PSO)theories．Thispaperalsointroducedmet

3、hodsofdatapreproeessingandanalyzedthedatatoidentifyitsinternallaws．Afterthatthispapergainedthetrainingdatarespectivelybasedontheoriginalandpre—processeddataandusedSequentialMinimalOptimization(SMO)arithmetictoachievethefasttrainingoftheSupportVectorMachines(SVM)．Finallytheloadforeca

4、stingresultWasgained．Thenthispaperdidloadforecastingwiththedatabyclassifiedaccordingtoweekproperty．Thesimulationresultsshowthatwecangethighforecastingaccuracybyusingthepre—processeddataandthehigherforecastingaccuracyalloverthispaperbyclassificationforecastingaccordingtoweekproperty．

5、WangJingxian(ControlTheoryandControlEngineering)DirectedbyAssociateProf．ZhaiYongjieKEYWORDS：mediumandshortterm，electricloadforecasting，supportvectormachine，particleswarmoptimization，datapreprocessin摘要随着电力市场竞争日益激烈，中短期电力负荷预测受到越来越多的关注，并逐渐成为电力市场的一个重要研究领域。本文对支持向量机、粒子群优化等算法做了深入的分析，介绍了数据预处

6、理的方法，并且对负荷数据进行分析，找出了其内在的规律，然后分别由处理前后的负荷数据组成支持向量机的训练样本集，采用序列最小优化算法实现对支持向量机的快速训练，最终得到预测结果，之后又按星期属性分类进行负荷预测，仿真结果表明数据预处理后的预测精度较高，按星期属性分类进行负荷预测所得结果精度更高。关键词：中短期，电力负荷预测，支持向量机，粒子群优化，数据预处理ABSTRACTMediumandshorttermloadforecastinghasbecomeincreasinglyimportantsincethecompetitionoftheelectricp

7、owermarketismoredrasticandhasgraduallybecomeoneofthemajorareasofresearchinrecentyears．ThispaperintroducedSupportVectorMachine(SVM)andParticleSwarmOptimization(PSO)theories．Thispaperalsointroducedmethodsofdatapreprocessingandanalyzedthedatatoidentifyitsinternallaws．Afterthatthispaper

8、gainedthetrainingda