基于支持向量机的电网负荷预测

作者：王诗涵; 周法国

来源：现代信息科技, 2020, 4(24): 120-122.

DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2020.24.032

• 机器学习
• 电力负荷
• 支持向量机

基于现有的电力负荷预测方法提高电力负荷预测的准确性,提出了一种基于支持向量机(SVM)的电力负荷预测模型。首先分析支持向量机的理论基础,通过建立支持向量机预测模型,将经过预处理的真实电力数据输入该模型进行学习预测,借助均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)以及预测图表对模型预测性能进行验证分析。实验结果表明,SVM预测模型能够较为准确地对电力负荷预测进行刻画。

• 单位
  中国矿业大学（北京）