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题名面向大规模样本的核心向量回归电力负荷快速预测方法
被引量：12
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作者
李元诚
刘克文
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机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
中国电力科学研究自动化研究所
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出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第28期33-38,共6页
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基金
河北省自然科学基金项目(F2007001042)~~
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文摘
将适用于解决大规模样本训练问题的核心向量回归(corevector regression,CVR)方法引入到电力负荷预测中,并采用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)方法对CVR的模型参数进行寻优,从而提出了一种基于PSO-CVR的负荷预测新模型。构造大规模负荷训练样本,研究对样本负荷产生影响的因素,从而确定样本集的构造。通过用PSO对CVR的模型参数进行优化,得到优化后的CVR预测模型,循环构造预测样本并进行连续预测。算例分析结果表明,在相同时耗下,所提出的优化CVR预测模型能够通过训练更大规模的样本得到比支持向量回归(support vector regression,SVR)方法更高的预测精度。
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关键词
负荷预测
大规模样本
核心向量回归
粒子群优化
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Keywords
load forecasting
large scale data set
corevector regression （CVR）
particle swarm optimization （PSO）
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
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