基于matlab的电力负荷预测
论文阐述了负荷预测的应用研究现状,概括了负荷预测的特点及其影响因素,归纳了短期负荷预测的常用方法,并分析了各种方法的优劣;采用最小二乘支持向量机(LSSVM)模型,根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据,总结了负荷变化的规律性。
LSSVM中的两个参数对模型有很大影响,而目前依然是基于经验的办法解决。采用粒子群优化算法对模型参数进行寻优,实现模型参数的优化选择,使得预测精度有所提高。程序已调通,可直接运行。

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