【摘 要】
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负荷预测对合理安排发电计划,维持电网安全稳定运行具有重要意义。文中提出自下而上的区域负荷预测方法,逐线逐站展开预测工作。将深度搜索引入布谷鸟搜索算法,提高其优化精度,然后求解最小二乘支持向量机的参数,对某市某区域日有功负荷进行预测,各线、各站的预测结果与基于布谷鸟[KG-*5]-[KG-*5]最小二乘支持向量机、粒子群[KG-*5]-[KG-*5]最小二乘支持向量机、BP神经网络预测进行比较,表明该方法更加稳定、准确。最后,将文中提出方法与整体负荷预测相比较,实验结果表明,其预测结果具有可靠性,可为合理安
【机 构】
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重庆市区供电公司,上海博英信息科技有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(5177070051)。
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负荷预测对合理安排发电计划,维持电网安全稳定运行具有重要意义。文中提出自下而上的区域负荷预测方法,逐线逐站展开预测工作。将深度搜索引入布谷鸟搜索算法,提高其优化精度,然后求解最小二乘支持向量机的参数,对某市某区域日有功负荷进行预测,各线、各站的预测结果与基于布谷鸟[KG-*5]-[KG-*5]最小二乘支持向量机、粒子群[KG-*5]-[KG-*5]最小二乘支持向量机、BP神经网络预测进行比较,表明该方法更加稳定、准确。最后,将文中提出方法与整体负荷预测相比较,实验结果表明,其预测结果具有可靠性,可为合理安
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