公开(公告)号：CN108416366B

公开(公告)日：2021-09-21

申请号：CN201810115289.X

申请日：2018-02-06

Applicant: 武汉大学

Inventor： 孔政敏 ,  吕何 ,  付卓林 ,  刘晓帆 ,  陈培垠

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/00 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种基于气象指数的加权LS‑SVM的电力系统短期负荷预测方法，包括以下步骤:S1、获取原始数据的样本；S2、根据原始数据计算气象综合指数；S3、对日期类型数据和气象综合指数进行数据预处理；S4、根据得到的无量纲负荷特征量与电力系统负荷之间进行灰色关联分析，并通过灰色关联分析得到的关联度计算特征量权重；S5、建立基于气象综合指数和加权最小二乘支持向量机的电力系统短期负荷预测模型，采用果蝇优化算法进行参数优化，通过模型输出得到待预测日的电力系统负荷预测数据。本发明具有很好的全局优化性能、调整参数少且不易陷入局部极小值，可以有效提高电力系统短期负荷的预测精度。

公开(公告)号：CN108416366A

公开(公告)日：2018-08-17

申请号：CN201810115289.X

申请日：2018-02-06

Applicant: 武汉大学

Inventor： 孔政敏 ,  吕何 ,  付卓林 ,  刘晓帆 ,  陈培垠

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/00 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种基于气象指数的加权LS-SVM的电力系统短期负荷预测方法，包括以下步骤:S1、获取原始数据的样本；S2、根据原始数据计算气象综合指数；S3、对日期类型数据和气象综合指数进行数据预处理；S4、根据得到的无量纲负荷特征量与电力系统负荷之间进行灰色关联分析，并通过灰色关联分析得到的关联度计算特征量权重；S5、建立基于气象综合指数和加权最小二乘支持向量机的电力系统短期负荷预测模型，采用果蝇优化算法进行参数优化，通过模型输出得到待预测日的电力系统负荷预测数据。本发明具有很好的全局优化性能、调整参数少且不易陷入局部极小值，可以有效提高电力系统短期负荷的预测精度。