【摘 要】
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针对短期电力负荷在线预测问题,结合多变量相空间重构以及多核函数最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM),提出一种基于滑动窗口策略与改进人工
【机 构】
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国网浙江省电力公司湖州供电公司,国网浙江省电力公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(71471059),国网浙江省电力公司科技项目(5211DF13500M)
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针对短期电力负荷在线预测问题,结合多变量相空间重构以及多核函数最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM),提出一种基于滑动窗口策略与改进人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm,AFSA)的短期电力负荷在线预测综合优化方法。首先,利用多变量相空间重构还原真实电力系统动力学特性;然后,将核函数进行排列组合,从而将组合核函数的构造问题转换为权值系数的优化问题;进一步,将延迟时间、嵌入维数、LS-SVM参数及核
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