基于LS-SVM和PSO相结合的电力负荷预测研究

摘要

提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)和粒子群优化技术(PSO)相结合的电力负荷预测方法。以历史负荷数据、气象因素等作为输入,建立预测模型,对未来日最大负荷进行预测。该模型利用结构风险最小化原则代替传统的经验风险最小化,以充分挖掘原始数据的信息,并应用粒子群算法优化最小二乘支持向量机的参数,提高了预测模型的训练速度和预测能力。实际算例表明,使用上述方法进行电力负荷预测,具有良好的可行性和有效性,与BP神经网络法的预测结果相比,前者具有更高的精度和更强的鲁棒性。