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基于错位样本的电力系统负荷预测

Power system load forecasting based on dislocation samples
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摘要 针对短期负荷预测的特点,通过各因子与负荷数据的分析来评价各因子对于负荷预测的影响,选取最合适的影响因素。考虑了气温的积累效应提出了错位样本概念,将其加入到训练样本中提高了预测精度。最后利用实际数据建立LSSVM模型进行对比仿真。实验结果表明,通过样本选择的的基于错位样本的电力系统负荷预测方法的精度明显高于普通的预测方法,测试表明该预测方法是有效可行的。
出处 《制造业自动化》 2015年第21期75-78 87,共5页 Manufacturing Automation
基金 甘肃省自然基金:电力系统短期负荷预测方法的研究(1308RJZA117)
  • 相关文献

参考文献2

  • 1李小燕.考虑气象因素的电力系统短期负荷预测研究[D].华南理工大学2013 被引量:1
  • 2Bon-Gil Koo,Min-Seok Kim,etc.Short-Term Electric Load Forecasting Using Data Mining Technique. Intelligent Systems and Control (ISCO) 2013 . 被引量:1

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