【摘 要】
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准确的负荷预测,可以合理安排机组启停,降低发电成本,特别是短期负荷预测对电力系统控制、运行和规划都有重要意义;传统的预测方法不能及时准确地反映需求响应,在Hadoop环境
【基金项目】
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国家自然科学基金资助重大项目(41390454)
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准确的负荷预测,可以合理安排机组启停,降低发电成本,特别是短期负荷预测对电力系统控制、运行和规划都有重要意义;传统的预测方法不能及时准确地反映需求响应,在Hadoop环境下利用分布式支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)实现负荷预测,同时使用基于均匀设计的自调用SVR(UD-SVR)方法进行参数寻优,进一步提高文章实现的分布式SVR算法精度;通过真实的电力负荷数据集验证该算法,实验数据来自我国西部某地级市连续424天的真实用电量数据;结果表明,文章改进后的算法用于短期
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