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基于支持向量机模型参数优化的超短期负荷预测

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本文针对SVM传统参数选取方法效率较低、性能较差等缺陷,以最小化K折交叉验证误差为目标,在控制不敏感损失参数ε的基础上,分别采用网格搜索法、遗传算法以及自适应权值粒子群算法对支持向量机模型参数中惩罚因子C和核参数g进行优化选取,并依附某地区96点历史负荷数据进行超短期负荷预测实例仿真.

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来源
《2017第十九届中国科协年会》|2017年|1-9|共9页
会议地点长春
作者
Huiting ZHU; 朱慧婷; Mingchao XIA; 夏明超; Youyuan CHEN; 陈友媛; Xue YANG;
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作者单位

中国科协会;

吉林省人民政府;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类电力系统规划;
关键词
电力系统; 超短期负荷预测; 支持向量机; 参数优化;
入库时间 2022-08-17 10:12:58

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