基于SVR的直流配电网短期负荷预测研究
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西安工业大学 电子信息工程学院

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中图分类号:

TM71

基金项目:

陕西省科技计划项目(2019GY-076)


Research on Short-term Load Forecasting of DC Distribution Network Based on SVR
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    摘要:

    负荷预测作为电力调度的基础,需要响应速度快,精准度高。针对直流配电网特点以及支持向量回归算法精度不足的特点,提出了一种基于RBF核函数的支持向量回归算法(Support Vactor Regression,SVR)进行数据回归与仿真,并利用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对SVR的惩罚因子C与核参数gamma进行进化。采用西安某工业园区内某家轻工业企业的负荷数据进行仿真分析,实验结果显示,与传统预测算法相比,此算法对短期负荷预测精度较佳。

    Abstract:

    As the basis of power dispatching, load forecasting requires fast response speed and high accuracy.A Support Vactor Regression (SVR) algorithm based on RBF kernel function was proposed for data Regression and simulation, and Particle Swarm Optimization (PSO) was used for evolution of the penalty factor C and kernel gamma of SVR.The load data of a light industry enterprise in an industrial park in Xi 'an is simulated and analyzed. The experimental results show that the proposed algorithm has better accuracy in short-term load prediction than the traditional prediction algorithm.

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  • 收稿日期:2020-09-05
  • 最后修改日期:2020-10-29
  • 录用日期:2020-10-30
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