基于最小二乘支持向量机的周用电量预测方法

随着电力体制改革的不断深化、电力市场的蓬勃发展,发电企业为合理制定发电计划及市场竞价策略,对社会用电量预测提出了更精细化的需求。将最小二乘支持向量机(LSSVM)算法与短期用电量预测需求相结合,提出了一种周用电量预测方法,在充分考虑电量变化的周期性及延续性特点的基础上,将周气象特征指标纳入模型输入。实际算例测试表明,采用该周用电量预测模型实现了较高预测精度和较快计算速度,弥补了传统电量预测模型仅考虑历史电量影响,而无法更精确预测气象变化较大季节期间短期电量变化趋势的不足,满足电力市场背景下对周用电量进行精细化预测需求,具有较强实用性。