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基于时间序列支持向量机模型的电价预测研究

孙伟  卢建昌  孟明  
【摘要】:建立了基于时间序列的支持向量机短期电价预测模型.支持向量机法采用结构最小化原则,能在小样本学习的基础上,对其他样本进行快速、准确的拟合预测,具有更好的泛化能力.此外,在短期电价预测模型中除了引入历史负荷,系统旋转备用,竞争发电容量等影响因素外,还将历史清算电价时间序列也作为支持向量机的输入属性参数,建立了提前一天的电力市场清算电价预测模型.仿真结果证明该模型具有较好的预测精度.

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