基于支持向量機(jī)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)研究

1、基于支持向量機(jī)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)研究TheStudyofPowerLoadFecastBasedonSupptVectMachine學(xué)科專業(yè)：電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化研究生：王浩鳴指導(dǎo)教師：葛少云教授天津大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院二零零九年八月摘要電力負(fù)荷預(yù)測(cè)是根據(jù)電力負(fù)荷過去和現(xiàn)在的值以及相關(guān)影響因素推測(cè)它未來的值，是一項(xiàng)重要的基礎(chǔ)性工作。長(zhǎng)期以來，人們對(duì)電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)進(jìn)行了大量的研究，提出了許多有效的方法。這些方法可以分為確定性預(yù)測(cè)方法和非確定性預(yù)測(cè)方

2、法兩大類。確定性預(yù)測(cè)方法的基礎(chǔ)是傳統(tǒng)數(shù)學(xué)工具，負(fù)荷與變量之間有明確的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系；非確定性方法考慮了影響負(fù)荷變化的多種因素，把盡可能多的相關(guān)因素反映在預(yù)測(cè)模型中。非確定性方法由于需要考慮的影響因素較多，使用的數(shù)學(xué)模型也比較復(fù)雜，是需要研究的重點(diǎn)。本文研究的基于支持向量機(jī)（SVM）的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法就是一種非確定性方法，屬于人工智能領(lǐng)域。支持向量機(jī)方法是近幾年來機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重大成果，和傳統(tǒng)的智能算法相比，它具有全局尋優(yōu)的特點(diǎn)，在防止訓(xùn)練