【摘 要】
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电力工业的运行规划,离不开对负荷的精准预测。负荷预测有诸多好处,保证电力系统平稳运行,能对发电的成本加以控制,让发电更具经济价值。因此,需要引入全新的机器学习方法,该方法须具备非线性的学习能力。对比多种预测算法之后,其中支持向量机(SVM)具有诸多优势,是比较适合电力负荷预测的算法,因此本文采用支持向量机方法进行电力负荷预测。本文立足于电力负荷数据的内在规律,并对外界因素进行分析,建立负荷预测模型
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电力工业的运行规划,离不开对负荷的精准预测。负荷预测有诸多好处,保证电力系统平稳运行,能对发电的成本加以控制,让发电更具经济价值。因此,需要引入全新的机器学习方法,该方法须具备非线性的学习能力。对比多种预测算法之后,其中支持向量机(SVM)具有诸多优势,是比较适合电力负荷预测的算法,因此本文采用支持向量机方法进行电力负荷预测。本文立足于电力负荷数据的内在规律,并对外界因素进行分析,建立负荷预测模型,分别兼顾准确性和可靠性。随后将预测模型进行优化,进一步提升负荷预测精度。本文完成了如下主要工作:(1)
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