【摘 要】
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研究电力系统中用电量的准确预测问题。由于影响用电量的因素众多,并且用电量数据与相关因素之间呈现高度的非线性关系,传统的预测方法很难捕捉用电量的变化趋势,预测精度较
【机 构】
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合肥工业大学管理学院,国网安徽省电力公司铜陵供电公司
【基金项目】
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国家863计划重点项目(2011AA05A116)
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研究电力系统中用电量的准确预测问题。由于影响用电量的因素众多,并且用电量数据与相关因素之间呈现高度的非线性关系,传统的预测方法很难捕捉用电量的变化趋势,预测精度较低。为了提高预测的精度,提出了一种马尔可夫链优化的SVR模型。上述模型根据支持向量回归机原理,以网络搜索交叉验证的思想优化模型参数,通过加权马尔可夫链原理优化预测结果,将原来的数值预测转化为概率区间上的预测。同时,在利用加权马尔可夫链的预测信息之后,也提高了预测的精度。最后,将改进模型应用于江苏省全社会用电量的预测分析,实验结果表明优化的支持向量模型优于其它对比模型,有较高的泛化能力和预测精度。
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