【摘 要】
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我国电力负荷的快速增加和电网运行环境日趋复杂，对电力负荷预测的准确性和可靠性提出了更高的要求。为了解决电力预测准确率低的问题，提出一种改进支持向量机的电力负荷预测方法。该方法综合考虑了影响电力负荷预测效果的气象因素，采用多元线性回归模型拟合了电力负荷与最高温度、最低温度、平均温度以及相对湿度的关系，找出电力负荷数据的异常点，再使用秃鹰搜索算法优化支持向量机中参数。该方法提高了预测的效果，给电力负荷
【基金项目】
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2018年广西高校高水平创新团队及卓越学者计划资助项目（桂教人[2018]35号）；
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我国电力负荷的快速增加和电网运行环境日趋复杂，对电力负荷预测的准确性和可靠性提出了更高的要求。为了解决电力预测准确率低的问题，提出一种改进支持向量机的电力负荷预测方法。该方法综合考虑了影响电力负荷预测效果的气象因素，采用多元线性回归模型拟合了电力负荷与最高温度、最低温度、平均温度以及相对湿度的关系，找出电力负荷数据的异常点，再使用秃鹰搜索算法优化支持向量机中参数。该方法提高了预测的效果，给电力负荷预测提供了借鉴思路。
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