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基于支持向量回归与遗传算法的电力系统短期负荷预测的中期报告
1.研究背景与意义
电力系统的短期负荷预测是电力市场运作和电力调度的核心问题之一，对保障电力供应、规划电力生产、促进电力市场健康发展具有重要意义。传统的负荷预测方法主要基于统计学和人工神经网络等统计学方法，虽然能够较好地预测负荷变化趋势，但对于非线性、时变等负荷数据建模能力较弱。而支持向量回归和遗传算法等智能算法具有较强的非线性建模能力和适应性，因此在电力负荷预测中得到了广泛应用。
2.研究内容与方法
基于支持向量回归和遗传算法的电力系统短期负荷预测方法，含以下几个步骤：
（1）数据预处理：对历史负荷数据进行平滑处理，使其满足平稳性和可预测性的要求。
（2）特征提取：从预处理后的历史负荷数据中提取出有代表性的特征，包括时间序列特征、统计特征等。
（3）支持向量回归模型构建：选取合适的核函数和正则化参数，构建支持向量回归模型来预测负荷值。
（4）遗传算法参数优化：运用遗传算法对支持向量回归模型的核函数参数和正则化参数进行优化，提高模型预测准确率。
（5）模型评估与分析：通过交叉验证等方法对模型进行评估，并对预测结果进行分析和对比。
3.预期研究成果
本研究旨在基于支持向量回归和遗传算法，构建一种高精度、高鲁棒性的电力系统短期负荷预测模型，具有以下特点：
（1）能够对非线性、时变负荷数据进行有效建模，提高预测准确率；
（2）采用遗传算法优化模型参数，提高模型适应性和泛化能力；
（3）对预测结果进行评估和分析，为电力市场运营和电力调度提供决策支持。
预计实现的预测精度为1%以内，取得一定的应用价值和社会效益。