【摘 要】
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为应对当前复杂非线性的宏观经济形势与电力消耗情况,提出了一种自适应粒子群算法改进的最小二乘支持向量机负荷预测模型。根据粒子群中粒子的成熟程度对其进行分类,对不同类
【机 构】
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能源与电力经济技术实验室（国网新疆电力有限公司经济技术研究院）乌鲁木齐830000,华北电力大学经济与管理学院,国网辽阳供电公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(71471059);高等学校学科创新引智计划(B18021)资助
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为应对当前复杂非线性的宏观经济形势与电力消耗情况,提出了一种自适应粒子群算法改进的最小二乘支持向量机负荷预测模型。根据粒子群中粒子的成熟程度对其进行分类,对不同类别的粒子分别采取不同的位置更新方式,可以保持粒子种群多样性,避免造成局部最优。利用自适应粒子群算法优化最小二乘支持向量机的模型参数,经过实证分析能够一定程度提高模型的预测精度,可以为中长期负荷预测工作提供一些参考。
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