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文檔簡介
1、短期負荷預測是保障電力系統(tǒng)安全和經濟運行的重要工作,預測值是電網調度、規(guī)劃設計、購電輸電計劃等重要工作的主要依據。因此,提高短期負荷預測的準確性和實用性具有非常重要的意義。
雖然國內外學者對負荷預測做了大量的研究和工作,但是隨著電網進一步的發(fā)展,需要對負荷預測技術進行更深入的研究,引進新的理論和方法。目前負荷預測大多使用軟件包采用時間序列、回歸分析和BP神經網絡等傳統(tǒng)的預測模型,預測的實用性和精度不高。然而,基于配網地理信息系
2、統(tǒng)(GIS)平臺的負荷預測,利用GIS能很好地把圖形信息和屬性數(shù)據相結合的功能和設備之間的拓撲分析功能來適應配網結構的變化從而快速準確地獲取歷史負荷數(shù)據進行預測,實現(xiàn)短期負荷預測的可視化,提高負荷預測的實用性。
本文通過研究支持向量機(Support Vector Machine, SVM)各參數(shù)對其預測能力的影響,在 Matlab平臺上建立利用遺傳退火算法尋優(yōu)支持向量機參數(shù)的預測模型(GAA-SVM),并將預測模型集成到配網
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