基于支持向量机的夏季电力负荷短期预测方法  

SVM-based short-term forecasting methods for summer power loads

作　　者：沈梁玉[1] 于欣[1] 

机构地区：[1]浙江大学宁波理工学院信息处理与优化技术研究所,浙江宁波315100

出　　处：《华东电力》2009年第11期1844-1847,共4页East China Electric Power

基　　金：国家自然科学基金项目(10501039)

摘　　要：基于支持向量机短期负荷预测模型,考虑气温因素,对浙江省某城区夏季电力负荷进行预测。实例分析结果表明,预测值的平均相对误差为2.51%,验证了模型具有有效性和精确性。With consideration of the temperature,the support vector machine（SVM） based short-term power load forecasting model was used to predict the summer load for an area in Zhejiang.The results proved the model effective and accurate with the mean relative error about 2.51%.

关 键 词：支持向量机 电力负荷 短期预测 气温 

分 类 号：O29[理学—应用数学] TM715[理学—数学]