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基于PSO-LSSVM算法的造紙過程短期電力負荷預測模型

摘要:對造紙廠的用電負荷進行預測有利于對生產調度進行合理安排,從而降低能耗。本課題提出了一種粒子群優化算法(PSO)和最小二乘支持向量機(LSSVM)相結合(PSO-LSSVM)的短期電力負荷預測方法,該方法可對造紙廠未來每30min的電力負荷進行預測。結果表明,采用PSO-LSSVM算法對短期電力負荷進行預測時,預測結果的相對百分誤差絕對值的平均值約為0.75%,精度高于其他行業的電力負荷預測值,模型具有良好的可行性和有效性。

關鍵詞:
  • 數學建模  
  • 短期預測  
  • 電力負荷  
  • 最小二乘支持向量機  
  • 粒子群優化  
作者:
胡雨沙; 李繼庚; 洪蒙納; 滿奕
單位:
華南理工大學制漿造紙工程國家重點實驗室; 廣東廣州510640
刊名:
中國造紙學報

注:因版權方要求,不能公開全文,如需全文,請咨詢雜志社

期刊名稱:中國造紙學報

中國造紙學報緊跟學術前沿,緊貼讀者,國內刊號為:11-2075/TS。堅持指導性與實用性相結合的原則,創辦于1986年,雜志在全國同類期刊中發行數量名列前茅。

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