| 基于重构相空间AD-SVM的短期电力负荷预测 |
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| 引用本文： | 黎武,冯平,李九林,李树光.基于重构相空间AD-SVM的短期电力负荷预测[J].后勤工程学院学报,2014(6):72-77. |
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| 作者姓名： | 黎武 冯平 李九林 李树光 |
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| 作者单位： | 1. 后勤工程学院机械电气工程系,重庆,401311
2. 91740部队,浙江奉化,315508 |
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| 摘 要： | 利用重庆市九龙坡区电网2009年7月1日000-10月8日4：00 99 d共2 380个历史电力负荷数据,分析其特点和规律.将构建混沌理论的平均位移（AD）法和支持向量机（SVM）相结合,提出了一种新的短期电力负荷预测模型.通过仿真计算,将结果与神经网络法预测结果进行对比,可得新方法能较好反应数据变化趋势,并且具备较好的拟合能力,能够提高负荷预测精度.在实际短期电力负荷预测中,可优先选用平均位移法与支持向量机相结合的新方法.
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| 关 键 词： | 短期电力负荷 预测 重构相空间 支持向量机 神经网络 |
Short-term Power Load Forecasting of AD-SVM Based on Phase Space Reconstruction |
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| Li Wu,Feng Ping,Li Jiulin,Li Shuguang.Short-term Power Load Forecasting of AD-SVM Based on Phase Space Reconstruction[J].Journal of Logistical Engineering University,2014(6):72-77. |
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| Authors: | Li Wu Feng Ping Li Jiulin Li Shuguang |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | short-term power load forecasting phase space reconstruction support vector machine (SVM) neural network |
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