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| 在基于支持向量机(SVM)的电力系统中期负荷预测的基础上，针对SVM参数难以确定的问题，在引进微分进化（DE）算法优化SVM参数的基础上，为了减少DE的寻优时间，提高全局搜索能力，用基于学习样本集噪声估计的方法确定SVM参数的范围作为DE的寻优范围，以指导DE寻优。同时，引进自适应算子，采用参数自适应DE（ADE）算法选择SVM参数。由于影响负荷的气温因素是模糊的，利用隶属度函数对气温因素进行模糊化处理，进一步提高了预测精度。将上述方法用于欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛数据的中期电力负荷预测，结果表 |
| 关键词: 中期负荷预测 支持向量机 微分进化算法 自适应 模糊理论 |
| DOI：10.7667/j.issn.1674-3415.2012.08.020 |
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| 基金项目:华北电力大学校内基金（200814003） |
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