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基于支持向量机的电力系统短期负荷预测的中期报告
电力系统短期负荷预测是电力行业中非常重要的问题之一。通过对未来负荷的预测，可以更好地规划电力生产和调度电力网络，从而提高电力系统的运行效率和经济性。
目前，支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）已经被广泛应用于电力系统短期负荷预测领域。SVM是一种基于统计学习理论的非线性分类器，具有较高的预测准确性和较强的泛化能力。在电力系统负荷预测中，SVM通常被用于构建回归模型，预测未来数小时或数天的负荷。
本研究旨在探索SVM在电力系统短期负荷预测中的应用，并通过实验验证其预测效果。具体研究内容包括：
1.数据采集和预处理：本研究采用实时负荷数据和气象数据作为原始数据，经过预处理后用于构建SVM模型。
2.特征提取和选择：针对电力系统负荷预测中的特征提取和选择问题，本研究将探索不同的特征提取和选择方法，并比较其影响。
3.SVM模型构建：基于优化算法，本研究将构建多种SVM模型，并应用于电力负荷预测中。
4.实验设计和结果分析：本研究将设计多种实验方案，评估不同模型的预测性能，并分析模型的优缺点和应用前景。
预计本研究将为电力系统短期负荷预测提供有价值的参考。