基于支持向量机的短期负荷预测  

Short-term Load Forecasting Based on Support Vector Machine

作　　者：高荣[1] 刘晓华[1] 

机构地区：[1]烟台师范学院数学与信息学院,山东烟台264025

出　　处：《烟台师范学院学报（自然科学版）》2005年第4期262-265,共4页Yantai Teachers University journal(Natural Science Edition)

基　　金：山东省自然科学基金项目(L2003G01);山东省教育厅科技攻关项目(03C03)

摘　　要：讨论了现有的支持向量机回归参数选取方法.针对负荷预测建模,采用交叉验证的方法对参数进行选取,得到的最优参数对未来的峰荷进行预测,仿真结果表明了该方法的有效性.Methods of selecting parameters in support vector regression are discussed. Cross-validation method is used to select parameters during the modeling of load forecasting. The obtained optimal parameters are used to forecast peak load. Simulation results show the method is efficient.

关 键 词：支持向量机 负荷预测 核函数 

分 类 号：TM714[电气工程—电力系统及自动化]