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短期負(fù)荷預(yù)測的精度直接影響電力系統(tǒng)運行的可靠性和供電質(zhì)量。提出一種基于粒子群優(yōu)化算法的最小二乘支持向量機短期負(fù)荷預(yù)測的模型和算法，對最小二乘支持向量機的參數(shù)尋優(yōu)，再以測試集誤差作為判決依據(jù)，對模型參數(shù)的進(jìn)行優(yōu)化選擇，從而提高預(yù)測精度，避免最小二乘支持向量機對經(jīng)驗的依賴以及預(yù)測過程中對模型參數(shù)的盲目選擇。利用該模型對某電網(wǎng)進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測，證明該模型有較好的收斂性、較高的預(yù)測精度和較快的訓(xùn)練速度。
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