文献类型：期刊文章

作　　者：李瑾[1] 刘金朋[2] 王建军[2]

机构地区：[1]北京科技大学经济管理学院,北京市海淀区100083 [2]华北电力大学经济与管理学院,北京市昌平区102206

出　　处：《中国电机工程学报》

基　　金：中电联预研基金项目(92103804)~~

年　　份：2011

卷　　号：31

期　　号：16

起止页码：63-66

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：准确的中长期负荷预测能够提高电力系统的经济效益和社会效益。分析了支持向量机(support vector machine,SVM)模型,并针对利用支持向量机进行负荷预测需要人为地确定相关参数的不足,提出了利用支持向量机进行中长期预测的新方法。该方法利用模拟退火(simulated annealing,SA)算法自动优化参数。实例验证结果表明,所提出的方法可以有效地选取支持向量机模型的参数,降低支持向量机的建模误差和测试误差,该方法与利用默认参数支持向量机进行预测的方法相比,有效地提高了负荷预测精度。

关 键 词：电力系统 中长期负荷预测 模拟退火 支持向量机

分 类 号：TM71]