%0 Journal Article
%T 基于最小二乘支持向量机和负荷密度指标法的配电网空间负荷预测
%A 周湶
%A 孙威
%A 任海军
%A 张昀
%A 孙才新
%A 谢国勇
%A 邓景云
%J 电网技术
%P 66-71
%D 2011
%X 传统的负荷密度指标的求取方法通常采用经验法或简单类比法，难以满足精度要求，从负荷密度与其影响因素存在着某种非线性关系的角度出发，提出了一种基于最小二乘支持向量机(leastsquaressupportvectormachine，LS-SVM)的配电网空间负荷预测方法。该方法首先引入模糊C–均值算法把各类用地性质负荷聚类为几个等级，建立比较精确的负荷密度指标体系；然后根据待预测地块的规划属性，在体系中为LS-SVM预测模型选出与预测样本特征更为相似的样本进行训练，提高LS-SVM的泛化能力和预测精度；采用遗传算法对LS-SVM预测模型的参数进行自动优化，进一步提高预测模型的适应性和预测精度，实例验证了该方法的实用性和有效性。
%U http://www.dwjs.com.cn/CN/abstract/abstract23634.shtml