【2016电工杯A题资料】支持向量机在电力系统短期负荷预测中的应用

资 源 简 介

【2016电工杯A题资料】支持向量机在电力系统短期负荷预测中的应用

详 情 说 明

支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论的机器学习算法，在电力系统短期负荷预测领域展现出独特优势。该算法通过寻找最优分类超平面实现数据的高维映射，尤其适合处理电力负荷这类具有非线性、小样本特性的预测问题。

在短期负荷预测场景中，支持向量机通过历史负荷数据、气象因素（如温度、湿度）、日期类型（工作日/节假日）等多维特征构建预测模型。其核心优势在于利用核函数将低维非线性问题转化为高维线性可分问题，避免了传统神经网络容易过拟合的缺陷。常用的径向基核函数(RBF)能够有效捕捉电力负荷的周期性波动规律。

实际应用中需关注三个关键技术点：1）特征工程中需剔除冗余变量以提高模型泛化能力；2）通过交叉验证优化惩罚系数C和核参数γ；3）采用滑动时间窗口机制更新训练集以适应负荷模式变化。相比ARIMA等传统方法，SVM在突负荷波动预测中表现出更强的鲁棒性。

该技术在2016年电工杯竞赛中作为典型解决方案，验证了其在96点短期预测中的实用性，也为智能电网的调度决策提供了可靠的数据支撑。未来结合深度学习模型进行特征自动提取，可能进一步突破预测精度瓶颈。