智能电网视角下粒子群优化支持向量机的用电量预测
中国知网
合肥工业大学
摘要
智能电网的一个重要特征是通过高精度的用电量预测进行电能智能调配,用电量信息的精确预测是电网智能化的关键指标。针对用电量数据非线性的特点,提出了一种基于粒子群优化的PSO-CV-SVR模型。该模型基于支持向量回归机原理,以粒子群算法和交叉验证的思想优化模型参数。将该模型应用于江苏省全社会用电量的预测分析,结果表明该模型优于BP-神经网络方法,提高了预测的精度。
关键词
预测 支持向量回归 粒子群算法 交叉验证 prediction Support vector regression(SVR) Particle Swarm Optimization(PSO) cross validation
