基于改进ABC与LS-SVM算法的电力负荷预测的研究

李文江; 陈阳

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基于改进ABC与LS-SVM算法的电力负荷预测的研究

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为了解决电力负荷的非线性等问题和帮助电力企业迅速地制定电力的预计交易量,提出一种建立在最小二乘支持向量机算法基础上的电力负荷预测方法.采用改进的ABC算法优化惩罚因子C和核系数σ,再将最优解赋给LS-SVM用以预测.仿真结果证明:基于改进ABC与LS-SVM算法的电力负荷预测方法具有较高的预测精度,更小的误差,是一种有效的预测方法.

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来源
《传感器与微系统》 |2013年第5期|57-59,63|共4页
作者
李文江; 陈阳;
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作者单位

辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁葫芦岛125105;

辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁葫芦岛125105;

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正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
电力负荷; 预测; 混沌人工蜂群算法; 最小二乘支持向量机;

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