文献类型：期刊文章

作　　者：唐玮[1] 钟士元[1] 舒娇[1] 王敏[1]

TANG Wei;ZHONG Shiyuan;SHU Jiao;WANG Min(Economic Research Institute of State Grid Jiangxi Electric Power Company,Nanchang 330043,China)

机构地区：[1]国网江西省电力公司经济技术研究院,江西南昌330043

出　　处：《电力系统保护与控制》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51367014)~~

年　　份：2018

卷　　号：46

期　　号：24

起止页码：76-82

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对配电网空间负荷预测实际应用中容易存在可用信息和数据散杂且经常匮乏的问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机的新型配电网空间负荷密度预测算法,以解决预测方法中样本有限、不易识别等问题。同时引入灰色关联分析改善最小二乘支持向量机的样本筛选,并采用混沌粒子群算法完善最小二乘支持向量机的参数选择,提高算法的空间负荷密度预测的精度。在介绍算法原理基础上,详细设计了配电网空间负荷预测方法的实现流程。对该算法的性能进行实例分析表明,所提方法可以有效地提高负荷密度预测的精度。

关 键 词：配电网 电网空间负荷  优化模型  灰色关联度  

分 类 号：TM715]