【摘 要】
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针对电力系统短期负荷数据存在非线性和时变性等问题,提出了一种变量相关性局部即时学习算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)的电力系统短期负荷预测模型。利用互信息计算气象数
【机 构】
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华北电力大学,河南工业职业技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(71471060),河南省科技攻关项目资助(202102210134)
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针对电力系统短期负荷数据存在非线性和时变性等问题,提出了一种变量相关性局部即时学习算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)的电力系统短期负荷预测模型。利用互信息计算气象数据、各气象因素等变量的相关度,并引入到即时学习算法训练集中,用以选择当前电力系统负荷的建模邻域,提高系统短期负荷模型预测的精度。利用相似度阈值对局部模型进行自适应更新,增强系统负荷模型实时性。利用Matlab对某市宛城区的负荷量进行预测,结果表明,基于即时学习算法的电力系统短期负荷预测模型误差更小,系统预测精度更高。
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