| 摘要: |
| 提出了基于小波支持向量机(WSVM)与相空间重构(PSRT)相结合的电力系统短期负荷预测(STLF)模型。使用小波核函数(WKF)构建相应的WSVM，并且用云遗传算法(CGA)对相关参数进行优化。在分析负荷时间序列的混沌特性基础上，对序列进行了PSRT，将相空间中的向量点作为WSVM的输入。该方法不考虑气象和节假日等条件，只使用历史负荷数据。仿真结果表明，新算法有较好的精确度和有效性，具有一定的实用价值。 |
| 关键词: 短期负荷预测 混沌 相空间重构 小波支持向量机 云遗传算法 |
| DOI：10.7667/j.issn.1674-3415.2008.07.007 |
|
| 基金项目:西南交通大学博士生创新基金资助项目（2007-3） |
|
|
|
| () |
| Abstract: |
|
| Key words: |
