【摘 要】
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电力预测是一项重要的工程,尤其是面对用电高峰时,大量的充电系统会导致电网的负荷,造成配电网中局部过载情况.因此加强对负荷预测研究,对电力系统的安全稳定运行有重要意义.
【机 构】
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西南石油大学,四川成都,610000
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电力预测是一项重要的工程,尤其是面对用电高峰时,大量的充电系统会导致电网的负荷,造成配电网中局部过载情况.因此加强对负荷预测研究,对电力系统的安全稳定运行有重要意义.从上个世纪50年代开始,世界各国的研究人员就对电力系统理论模型进行研究,通过软件开发等方法对电力系统进行预测.在电力预测过程中,需要解决复杂多变的电力负荷问题,带来的计算量非常大,参数设计比较困难,这给研究者带来了诸多问题.尤其是神经网络模型在学习过程中存在着能力不足的缺点,而支持向量机则可以通过学习解决这个问题.所以在电力负荷预测过程中,将支持向量机和粒子群算法的模型运用进来,能够有效提高预测能力.本文查阅相关资料,将简要概括电力负荷预测中支持向量机的有效运用.
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