基于支持向量机回归的电力系统负荷建模

支持向量机(SVM)是当前一种比较流行的学习机,具有良好的理论背景,从结构风险最小化原则出发以快速寻找到全局最优的特点。针对当前负荷建模的不足,提出了运用SVM回归来进行电力系统的非机理负荷建模,并给出了负荷建模的具体步骤。与人工神经网络(ANN)对同一个线路负荷进行建模结果比较表明,基于SVM回归的建模效果优于ANN的建模结果,证明了运用SVM的回归进行电力系统负荷建模的可行性,也为电力系统的负荷建模提供了新的思路和方法。