[发明专利]一种基于SSA-LSSVM短期电力负荷预测模型在审
| 申请号： | 202110487983.6 | 申请日： | 2021-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN113221994A | 公开（公告）日： | 2021-08-06 |
| 发明（设计）人： | 黄志祥;周莉;杨明亮 | 申请（专利权）人： | 安徽理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/00;G06Q50/06;H02J3/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 232001 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于SSA‑LSSVM的短期电力负荷预测模型，本发明属于电力技术领域，尤其涉及一种基于SSA‑LSSVM的短期电力负荷预测模型。包括如下步骤：设置参数；初始化种群；适应度函数；开始优化；完成优化。本发明采用SSA算法寻找LSSVM预测模型参数的全局最优解，将所得到的最优参数组合作为模型的参数，有利于预测模型精度的提高。并建立基于SSA算法优化LSSVM的短期电力负荷预测模型。本发明通过算例，与其它预测模型的预测结果进行对比分析，验证了SSA优化LSSVM预测模型性能的优越性，可以在短期电力负荷，实现快速且精度高的电力负荷预测，有助于实现短期电力负荷的经济技术评估。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 ssa lssvm 短期 电力 负荷 预测 模型 | ||
【主权项】：
暂无信息
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