基于最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测方法研究的任务书.docx

基于最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测方法研究的任务书
任务名称：基于最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测方法研究
任务描述：
本研究旨在使用最小二乘支持向量机（LS-SVM）来预测电力负荷的短期变化，为轻载时期的电网调度和计划提供数据支持。在本研究中，将会研究基于LS-SVM的短期电力负荷预测模型，并利用历史负荷数据和天气数据进行模型训练和验证。
具体任务包括以下几个方面：
1.收集电力负荷数据和天气数据，建立数据集；
2.研究LS-SVM算法及其在短期电力负荷预测中的应用；
3.基于数据集训练LS-SVM模型，并进行模型优化；
4.对模型进行测试和评估，比较模型预测结果和真实负荷数据的误差，确定模型的预测能力；
5.对模型进行验证和应用，将其应用到实际电网调度和计划中，提高电网的效率和安全性。
任务要求：
1.熟悉数据分析和机器学习相关知识，掌握LS-SVM算法及相关工具；
2.具备编程和建模能力，熟练使用Python等编程语言；
3.具备数据处理和数据分析能力，能够处理大规模数据集；
4.有电力系统相关领域知识和经验者优先；
5.有良好的沟通能力和团队合作精神，能够承担一定的研究任务和压力。
预期成果：
1.基于LS-SVM的短期电力负荷预测模型；
2.模型在历史数据上的训练和验证结果；
3.模型在测试数据上的预测结果和误差分析；
4.模型在实际电网调度中的应用效果。