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更新時間：2025.06.07
基于SCE-UA支持向量機的短期電力負荷預測模型研究

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支持向量機(support vector machine,SVM)作為一種新穎的機器學習方法已成功應用于短期電力負荷預測,然而應用研究發(fā)現SVM算法性能參數的設置將直接影響負荷預測的精度.為此在對SVM參數性能分析的基礎上,提出了SCE-UA(shuffled complex evolution-University of Arizona)支持向量機短期電力負荷預測模型建模的思路及關鍵參數的選取,在建模過程中引入了徑向基核函數,簡化了非線性問題的求解過程,并應用SCE-UA算法辨識SVM的參數.貴州電網日96點負荷曲線預測的實際算例表明,所提SCE-UA支持向量機模型不僅克服了SVM參數選擇的盲目性,而且能提高預測準確率,是一種行之有效的短期電力負荷預測模型.

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