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分区支持向量回归及其在负荷预测中的应用
被引量：
4
1
作者
谷云东
胡芳芳
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2013年第3期20-24,共5页
为解决局地短期电力负荷预测问题,给出了一种基于自适应聚类分区和支持向量机回归的多模型变结构负荷预测新方法。首先根据局地电力负荷的特点,使用模糊C均值聚类方法给出预测时间点的自适应分区;然后利用支持向量回归方法对不同分区分...
为解决局地短期电力负荷预测问题,给出了一种基于自适应聚类分区和支持向量机回归的多模型变结构负荷预测新方法。首先根据局地电力负荷的特点,使用模糊C均值聚类方法给出预测时间点的自适应分区;然后利用支持向量回归方法对不同分区分别构建预测子模型;最后提出一种基于仿真分析的模型评估和参数优化方法,在测试评估的基础上优化确定各子模型的参数,并适当调整各分区的结构。实验表明该预测方法比常用的神经网络预测方法具有更高的准确率和更强的鲁棒性。
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关键词
负荷预测
分区支持向量回归
模糊C均值聚类
自适应
分区
变结构
模型评估
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职称材料
题名
分区支持向量回归及其在负荷预测中的应用
被引量：
4
1
作者
谷云东
胡芳芳
机构
华北电力大学数理学院
出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2013年第3期20-24,共5页
基金
国家自然科学基金项目(71171080)
国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2009CB-320602)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(12MS84)
文摘
为解决局地短期电力负荷预测问题,给出了一种基于自适应聚类分区和支持向量机回归的多模型变结构负荷预测新方法。首先根据局地电力负荷的特点,使用模糊C均值聚类方法给出预测时间点的自适应分区;然后利用支持向量回归方法对不同分区分别构建预测子模型;最后提出一种基于仿真分析的模型评估和参数优化方法,在测试评估的基础上优化确定各子模型的参数,并适当调整各分区的结构。实验表明该预测方法比常用的神经网络预测方法具有更高的准确率和更强的鲁棒性。
关键词
负荷预测
分区支持向量回归
模糊C均值聚类
自适应
分区
变结构
模型评估
Keywords
load forecasting
partitioned support vector regression （PSVR）
fuzzy C-mean clustering （FCM）
adap-tive partition
variable structure
model evaluation
分类号
TM744 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
分区支持向量回归及其在负荷预测中的应用
谷云东
胡芳芳
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2013
4
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