采用支持向量机和模拟退火算法的中长期负荷预测方法

准确的中长期负荷预测能够提高电力系统的经济效益和社会效益。分析了支持向量机(supportvectormachine，SVM)模型，并针对利用支持向量机进行负荷预测需要人为地确定相关参数的不足，提出了利用支持向量机进行中长期预测的新方法。该方法利用模拟退火(simulatedannealing，SA)算法自动优化参数。实例验证结果表明，所提出的方法可以有效地选取支持向量机模型的参数，降低支持向量机的建模误差和测试误差，该方法与利用默认参数支持向量机进行预测的方法相比，有效地提高了负荷预测精度。