【2016电工杯A题资料】基于支持向量机的电力系统短期负荷预测

资 源 简 介

【2016电工杯A题资料】基于支持向量机的电力系统短期负荷预测

详 情 说 明

支持向量机（SVM）在电力系统短期负荷预测中的应用是一种结合机器学习与传统电力需求分析的创新方法。短期负荷预测通常需要处理历史负荷数据、天气因素、日期类型等多维特征，而SVM凭借其在小样本、非线性问题中的优异表现成为理想选择。

核心流程可分为三阶段：首先进行数据预处理，包括异常值剔除、缺失值插补以及归一化处理，特别是对温度、湿度等天气参数与历史负荷数据的对齐；其次通过核函数（如RBF）将非线性特征映射到高维空间，解决负荷波动中的复杂模式识别问题；最后结合交叉验证调整惩罚参数C和核参数γ，平衡模型复杂度与预测精度。

实际应用中需注意节假日负荷突变问题，可通过引入虚拟日期标签或单独建模处理。与传统的ARIMA模型相比，SVM对非平稳序列的适应性更强，但计算效率会随数据量增加而下降，此时可考虑采用特征选择或集成学习方法优化。