基于模糊信息粒化支撑向量机的电网负荷预测

针对电网负荷预测时点预测误差相对较大的问题,本文提出一种模糊信息粒化支撑向量机的负荷预测方法。该方法采用支撑向量机为短期负荷预测的基本算法,结合了模糊信息粒化模型,通过三角型隶属函数对选定时间窗口的历史数据进行粒化,得到该时间窗口内数据变化的最小、平均和最大值,进一步结合支撑向量机进行训练与预测,实现了电网负荷的点预测和区间预测。以西安地区日负荷历史数据为例进行了算例分析,结果表明:本文提出的方法在进行点预测时精度高,平均误差为2.24%;能够对一定时间范围内的负荷变化情况和变化趋势进行预测,负荷数据真值全部落在所得的预测区间内。本文提出的方法对电网调度计划安排工作有一定意义。