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案例库 / 电气时代 / 2019 年 第 3 期

基于实时气象因素和LSSVM的短期负荷预测研究

张贲, 孙田, 史沛然, 周煜, 罗欣
国家电网公司华北分部; 北京清软创新科技股份有限公司
来源期刊电气时代
年份 / 期2019 年 第 3 期
页码第 69-71 页
栏目分类技术及应用_自动化系统
案例编号DQSD201903025
入库时间2026-10-19 15:41
全文 1.5 MB

摘要

电力系统负荷受气象因素的影响很大,为提高负荷预测准确度,提出了基于实时气象因素和最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)的短期负荷预测模型。短期负荷预测对电网建设、电力市场交易和电力调度等有重要的意义,一直以来都是研究的重点。系统负荷受能源供应、地区经济发展水平、气象因素和日类型等的影响,因此负荷不

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