基于结合聚类与SVM参数寻优的短期电力负荷预测方法

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预先作出准确的负荷预测有助于稳定电网市场,是电网安全调度与平稳运行的基础。考虑到目前研究的单一预测方法存在的不足,文章探讨了负荷变化趋势与温度、日类型等特征之间的关系,并提出了一种K-Means聚类与交叉验证和网格优化相结合的支持向量机(support vector machine,SVM)短期负荷预测方法(STLF-SK)。所提方法包括负荷数据预处理、K-Means聚类、模型参数优化以及模型的训练等步骤。在实际电力负荷数据集下,与LSTM、决策树和线性回归算法进行对比,实验结果表明,提出的STLF-SK方法有更高的预测准确性和平稳性,取得了较好的预测效果。
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