基于PSO-LSSVM算法的造纸企业短期电力负荷预测模型

作者:胡雨沙; 满奕; 李继庚; 洪蒙纳; 刘焕彬
来源:中国造纸学会(China Technical Association of the Paper Industry(CTAPI)), 中国广西南宁, 2018-05-16.

摘要

制浆造纸生产过程中需要消耗大量的电能,对制浆造纸厂的用电负荷进行预测有利于合理安排生产调度,从而降低能耗。本研究课题提出了一种最小二乘支持向量机(LSSVM)和粒子群优化技术(PSO)相结合的短期电力负荷预测方法(PSO-LSSVM),可对造纸企业未来每半个小时的电力负荷进行预测。结果表明,采用本研究课题提出的PSO-LSSVM方法进行短期电力负荷预测时,预测结果的平均相对误差值约为0.83%,精度高于其他行业的电力负荷预测值,模型具有良好的可行性和有效性。