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隨著智能電網(wǎng)出現(xiàn)，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)（ Support Vector Machine， SVM）等為代表的非線性預(yù)測(cè)工具，已被廣泛應(yīng)用于電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)領(lǐng)域中。由于支持向量機(jī)是一種基于核的學(xué)習(xí)方法，有利于降低經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)和減小置信范圍，因此被眾多預(yù)測(cè)模型所采用，例如將支持向量回歸機(jī)（ Support Vector Regression，SVR）用來(lái)預(yù)測(cè)短期的交通流；用于生態(tài)旅游經(jīng)濟(jì)的預(yù)測(cè)；用于預(yù)測(cè)提供給火電廠的煤炭質(zhì)量等。在電力行業(yè)，SVR模型也得到了普遍應(yīng)用。
針對(duì)用電負(fù)荷的周期性特點(diǎn)，將用電負(fù)荷特征學(xué)習(xí)建模為小時(shí)、天數(shù)、負(fù)荷數(shù)3個(gè)維度的回歸問(wèn)題，提出一種基于支持向量回歸機(jī)的三維回歸模型。將支持向量機(jī)的核函數(shù)設(shè)計(jì)為多個(gè)核函數(shù)的線性組合分別進(jìn)行參數(shù)訓(xùn)練，并給出多路徑逐步逼近的參數(shù)訓(xùn)練算法。仿真結(jié)果表明，與三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、最小二乘非線性擬合模型相比，該模型具有較好的用電負(fù)荷特征學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)能力。
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