基于支持向量回归预测模型考虑天气因素和分时电价因素的短期电力负荷预测

为了保证电力系统安全稳定的运行,短期负荷预测在电力系统调度中越来越重要。提出了一种基于支持向量回归(support vector regression,SVR)的短期负荷预测模型,考虑了天气因素和分时电价因素对负荷的影响。研究分析了2019年1月1日—2022年1月1中国江苏省某地区的日负荷特征;基于天气因素、考虑分时电价因素,建立了SVR模型,通过SVR模型对历史负荷数据进行训练并对未来负荷进行预测。实验结果表明,所提模型在短期负荷预测方面具有较高的准确性;基于天气因素考虑分时电价因素对负荷的影响,能够更好地适应不同天气条件下和不同电价下的负荷需求。