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电力负荷短期预测研究
文献摘要：
为进行电力负荷的短期预测,本文建立一种以支持向量机为核心算法的短期数据预测模型,同时通过小波分解算法对研究数据进行处理,从而进一步提高模型的预测精度.同时,针对以往预测模型预测适应性较低的问题,本文提出了建立模型的可调节参数,通过改变可调节参数使得模型可以完成更多供电区域的预测,具有良好的适应性.实验结果显示,本模型在对电力负荷进行短期预测的过程中,表现出了良好的精确度和适应性.
文献关键词：
负荷预测;小波分解;支持向量机;可调参数
中图分类号：
作者姓名：
罗文
作者机构：
贵州省交通规划勘察设计研究院股份有限公司,贵州贵阳 550000
文献出处：
引用格式：
[1]罗文-.电力负荷短期预测研究)[J].电力系统装备,2022(01):57-59
A类：
B类：
电力负荷,短期预测,预测研究,核心算法,期数,数据预测,小波分解,研究数据,建立模型,可调节,负荷预测,可调参数
AB值：
0.285207
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