基于粒子群优化的最小二乘支持向量机的电力系统短期负荷预测

资 源 简 介

基于粒子群优化的最小二乘支持向量机的电力系统短期负荷预测

详 情 说 明

电力系统的短期负荷预测是保障电网稳定运行的关键技术，而结合粒子群优化（PSO）和最小二乘支持向量机（LSSVM）的混合算法能有效提升预测精度。

核心思路分为三部分：首先通过PSO算法优化LSSVM的超参数（如核函数宽度和正则化系数），利用粒子群群体智能特性避免传统网格搜索的局部最优问题；其次利用优化后的LSSVM进行负荷建模，其最小二乘特性将SVM的二次规划问题转化为线性方程组求解，显著降低计算复杂度；最后通过历史负荷数据（如温度、日期类型等特征）训练模型，实现未来24-72小时的负荷值预测。

MATLAB实现时需注意：PSO的适应度函数应设为LSSVM在验证集上的预测误差，采用高斯核函数处理非线性特征，同时需对电力负荷数据进行归一化预处理。该方法相比传统BP神经网络预测，在收敛速度和泛化能力上均有明显优势。