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基于支持向量机的短期电力负荷预测方法研究的任务书
任务书
一、任务概述
随着电力行业的发展，电力负荷预测逐渐成为电力系统调度决策的重要依据。对电力负荷进行准确的预测可以为电力系统的运行提供帮助，降低电力生产成本，优化电力供应结构，缓解能源紧张问题。本次任务旨在研究基于支持向量机的短期电力负荷预测方法，探索其在电力系统中的应用。
二、任务内容
1.数据收集与处理
从电力系统中收集历史电力负荷数据，对数据进行处理和预处理，确保数据质量满足分析和预测的要求。
2.模型选择与设计
了解支持向量机的相关原理和定理，选定合适的支持向量机模型，并进行模型设计，确定模型的输入变量、输出变量，建立好数据集，并进行数据划分。
3.模型实现与评估
通过使用Python工具和相关库，实现所选的支持向量机模型，进行预测，分析预测结果，并进行模型评估。
4.结果可视化
通过数据可视化、图形绘制等方式，对模型输出结果进行可视化展示，直观反映预测结果。
三、任务要求
1.具备Python编程技能，熟悉支持向量机的相关原理和定理。
2.具备电力系统基础知识，了解电力负荷预测方法。
3.具备数据分析能力，能够熟练处理和分析大量数据。
4.模型设计要求合理，预测结果准确度要达到一定要求。
5.能够使用数据可视化和图形绘制等方式展示结果。
四、参考文献
1.《Python机器学习：预测分析核心算法》
2.《机器学习实战》
3.《电力系统分析》
4.《电力系统负荷预测理论与应用》