資料介紹
隨著智能電網出現,以神經網絡、支持向量機( Support Vector Machine, SVM)等為代表的非線性預測工具,已被廣泛應用于電網負荷預測領域中。由于支持向量機是一種基于核的學習方法,有利于降低經驗風險和減小置信范圍,因此被眾多預測模型所采用,例如將支持向量回歸機( Support Vector Regression,SVR)用來預測短期的交通流;用于生態旅游經濟的預測;用于預測提供給火電廠的煤炭質量等。在電力行業,SVR模型也得到了普遍應用。
針對用電負荷的周期性特點,將用電負荷特征學習建模為小時、天數、負荷數3個維度的回歸問題,提出一種基于支持向量回歸機的三維回歸模型。將支持向量機的核函數設計為多個核函數的線性組合分別進行參數訓練,并給出多路徑逐步逼近的參數訓練算法。仿真結果表明,與三層神經網絡、最小二乘非線性擬合模型相比,該模型具有較好的用電負荷特征學習與預測能力。
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