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基于LS-SVM的电力系统短期负荷预测研究的任务书
任务书
任务名称：基于LS-SVM的电力系统短期负荷预测研究
任务背景：随着社会经济的不断发展以及人民生活水平的不断提高，电力需求量也随之增加。为了满足人们对电力的需求，电力系统需要对电力负荷进行合理预测，以便及时调度发电机组，保证电力系统稳定运行。
目标任务：本次任务旨在基于LS-SVM算法，对电力系统短期负荷进行预测，提高负荷预测的准确性和稳定性。
任务要求：
1.研究电力系统短期负荷预测的基本原理和方法，了解已有的预测模型和算法。
2.基于LS-SVM算法，构建短期负荷预测模型，并进行训练和优化。
3.对模型进行实验验证，测试其预测准确性和稳定性，并与现有预测模型进行比较。
4.撰写研究报告，包括任务背景、方法原理、实验结果及分析等内容，文献综述、结论和参考文献等。
关键技术：
1.数据采集与处理技术
2.LS-SVM算法及其实现
3.模型优化方法
4.测试和分析方法
预期成果：
1.建立了基于LS-SVM的电力系统短期负荷预测模型，实现了对负荷的准确预测。
2.进行了实验验证，对比研究结果表明，该模型的预测准确性和稳定性均有所提高。
3.论文发表或专利申请。
任务周期：3个月
任务费用：预计需要5万元左右进行数据采集和实验验证。
任务负责人：XXX
参与人员：XXX、XXX、XXX
备注：本任务将有助于电力系统的稳定运行和节能减排，具有一定的社会和经济效益。