典型文献
MPSR-MKSVM电力负荷预测综合优化策略
文献摘要：
针对电力负荷在线预测问题,结合多变量相空间重构以及多核函数LS-SVM(Least Squares Support Vector Machine),提出一种基于滑动窗口策略与改进入工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm)的短期电力负荷在线预测综合优化方法.利用多变量相空间重构还原真实电力系统动力学特性;将核函数进行排列组合,从而将组合核函数的构造问题转换为权值系数的优化问题,进一步将延迟时间、嵌入维数、LS-SVM参数以及核函数权值作为整体参数向量,利用混沌自适应人工鱼群算法对训练数据预测精度的适应度函数进行优化,从而得到最优的预测模型参数,最后通过滑动时窗策略将得到的预测模型对短期电力负荷进行在线预测,结果证明了提出方法的有效性.
文献关键词：
相空间重构;支持向量机;滑动窗口;电力负荷;在线预测
中图分类号：
作者姓名：
徐蕙;陈平;李海涛;王瀚秋;秦皓;陈少坤
作者机构：
国网北京市电力公司,北京100031;北京恒华龙信数据科技有限公司,北京100088
文献出处：
引用格式：
[1]徐蕙;陈平;李海涛;王瀚秋;秦皓;陈少坤-.MPSR-MKSVM电力负荷预测综合优化策略)[J].电测与仪表,2022(01):77-83
A类：
B类：
MPSR,MKSVM,电力负荷预测,综合优化,在线预测,多变量,相空间重构,多核函数,LS,Least,Squares,Support,Vector,Machine,滑动窗口,Artificial,Fish,Swarm,Algorithm,短期电力负荷,电力系统,系统动力学,动力学特性,排列组合,问题转换,权值系数,优化问题,延迟时间,嵌入维数,混沌,人工鱼群算法,训练数据,数据预测,适应度函数,滑动时窗
AB值：
0.369243
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