【摘 要】
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针对不同类型用户的短期负荷预测，目前应用较为广泛的为支持向量机与深度学习模型。针对最小二乘支持向量机（least squares support vector machine,LSSVM）模型中超参数难以确定、模型对数据质量要求较高等问题，而集成常规优化算法又会有寻优速度慢、易陷入局部最优等问题，提出了一种混合模型。首先使用层次聚类（hierarchical clustering,HC）对原始特征
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51577028）；
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针对不同类型用户的短期负荷预测，目前应用较为广泛的为支持向量机与深度学习模型。针对最小二乘支持向量机（least squares support vector machine,LSSVM）模型中超参数难以确定、模型对数据质量要求较高等问题，而集成常规优化算法又会有寻优速度慢、易陷入局部最优等问题，提出了一种混合模型。首先使用层次聚类（hierarchical clustering,HC）对原始特征数据进行聚类进而为同一类预测日建立对应LSSVM模型，再通过改进的模拟退火算法（improved simulate anneal,ISA）对LSSVM中的超参数进行启发式搜索。最后通过对广东省佛山市某行业用户用电负荷进行负荷预测，与各种负荷预测模型性能进行对比，结果证明所提模型可有效提高负荷预测精度、缩短预测时间。
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