【摘 要】
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本文针对负荷序列是有噪声的非平稳时间序列,提出分布式支持向量机的短期负荷预测方法.首先利用确定性退火聚类方法(DA)对负荷数据进行全局最优分类,分类考虑了负荷、温度及
【机 构】
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烟台师范学院数学与信息学院,山东,烟台,264025
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本文针对负荷序列是有噪声的非平稳时间序列,提出分布式支持向量机的短期负荷预测方法.首先利用确定性退火聚类方法(DA)对负荷数据进行全局最优分类,分类考虑了负荷、温度及温度变化等各种因素的影响,然后对分类后的每一个子序列建立相匹配的支持向量机模型进行预测.提出的方法对山东省电力公司2002-2003的负荷数据进行建模预测,所得结果同单个支持向量机预测结果进行比较,表明该方法能改善预测精度.
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