基于改進支持向量機的用戶端用電負荷預測研究

摘 要：常規用戶的用電負荷預測方法主要采用分層測量技術，無法提取用電行為動態影響系數，因此預測結果與實際結果間的偏差較大，預測性能不佳。為此，本文提出基于改進支持向量機的用戶端用電負荷預測研究。首先，分析影響負荷預測的因素，對其進行擬合優化處理，以獲取綜合影響指標。其次，采用平均信息向量法求取負荷及影響指標間的相關性系數，并根據用戶用電負荷特征曲線時間序列提取用電行為動態影響系數。最后，引入改進支持向量機算法，構建負荷預測模型，進而實現用戶用電預測。實例應用結果顯示，所提方法得到的預測結果與實際結果基本相符，預測性能較好。

關鍵詞：改進支持向量機；用戶端；用電負荷；預測方法

中圖分類號：TP 399 " " 文獻標志碼：A

負荷預測是電力系統運行的關鍵環節，對保證電力系統的穩定運行、優化電力資源配置和減少能源損失具有重要意義。隨著能源結構調整和可再生能源的廣泛應用，對負荷預測準確性和實時性的要求越來越高[1]。通過提高負荷預測的準確性，電力公司可以滿足其能源需求，同時降低運營成本，提高電力系統的可靠性和穩定性。

負荷預測是一種通過數學模型來預測未來電力需求的方法。該方法需要同時考慮各種因素，包括氣候條件、經濟條件、政策變化和社會行為。由于這些影響因素具有復雜性和不確定性，因此負荷預測一直是研究的熱點和難點。

此外，隨著智能技術和大數據技術發展，負荷預測的方法和技術也在不斷完善。……