[发明专利]一种基于SFO-TSVR的短期电力负荷预测方法

摘要

本发明涉及一种基于SFO‑TSVR的短期电力负荷预测方法，包括以下步骤：获取历史负荷数据、气象数据及对应的日期类型数据，以作为原始样本数据；将原始样本数据划分为训练集和测试集；设定输入数据序列，并构建TSVR模型；基于训练集，并采用SFO算法，对TSVR模型进行训练；基于测试集，对训练后的TSVR模型进行验证，若验证通过，则根据设定的输入数据序列，将实际待预测日的相关数据输入训练后的TSVR模型，得到实际待预测日的电力负荷预测值；否则需返回重新进行模型训练。与现有技术相比，本发明能够高效、准确地获取短期负荷预测结果。