摘要

采用最高气温、最低气温、平均气温以及降雨情况作为本地区电力系统中最主要的影响参数,基于SVM算法进行数据预测,将输入的参量数据映射到一个高维的特征空间中,对空间状态向量进行线性回归计算,得到参数向量与电力负荷关系,得出电力预期负荷。仿真实验表明算法能最小化经验风险,结合多参量特征数据挖掘算法在多维数据空间中计算的优势,降低SVM算法的计算时间,预测误差是小于1%,完全达到了准确预测的要求,在电力负荷预测和管理领域具有广泛的应用前景。

  • 单位
    广东电网公司

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