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一种模糊支持向量的负荷混沌时间序列预测法

Chaotic Time Series Method for Load Forecasting Based on Fuzzy Support Vector

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【作者】 郑永康陈维荣蒋刚郝文斌

【Author】 ZHENG Yong-kang,CHEN Wei-rong,JIANG Gang,HAO Wen-bin (School of Electrical Engineering,Southwest Jiaotong University,Chengdu 610031,China)

【机构】 西南交通大学电气工程学院西南交通大学电气工程学院 成都610031成都610031

【摘要】 根据电网负荷混沌性的特点,提出一种基于模糊支持向量的核回归方法进行电力系统的负荷预测。同时提出多参数同步优化策略,增强了该方法的实用性和有效性。从理论上分析了小样本条件下,可以有效避免过学习的原因,该方法不需设计网络结构,降低了对实验人员经验的依赖程度。选取实际负荷时间序列数据,通过与神经网络法进行对比实验,结果显示出该方法的优越性和适用性,具有较好的实用价值和应用前景。

【Abstract】 According to the chaotic characteristic of power load,fuzzy support vector based kernel regression method is proposed for load forecasting.Then,multi-parameter synchronous optimization strategy is presented to speed up the optimization process.Case study shows that the method has lower error and can avoid over-fitting effectively,which is better than conventional neural network method.It is of great value for engineering application.

  • 【文献出处】 电力系统及其自动化学报 ,Proceedings of the Chinese Society of Universities for Electric Power System and Automation , 编辑部邮箱 ,2007年06期
  • 【分类号】TM715
  • 【被引频次】5
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