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摘要
本发明公开了一种基于实时电价的混沌支持向量机负荷预测方法,包括以下步骤：1)采用改进的C-C法,对负荷和电价时间序列进行多变量相空间重构,得到高维相点；2)通过小数据量法计算Lyapunov指数,使用G-P法计算关联维数,定量分析时间序列的混沌特性；3)利用自适应粒子群算法改进的最小二乘支持向量机构建模型,进行负荷预测。本发明引入了多变量相空间重构方法,能够有效的在负荷预测中考虑实时电价因素的影响,使用最小二乘支持向量机算法,在高维相空间内寻找回归函数,能够有效提高计算效率与精度,实现了考虑需求侧响应的负荷预测技术,能够对参与需求侧响应的用户负荷进行精确预测。
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