基于PSO-LSSVM算法的造纸过程短期电力负荷预测模型

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摘要 对造纸厂的用电负荷进行预测有利于对生产调度进行合理安排,从而降低能耗。本课题提出了一种粒子群优化算法(PSO)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合(PSO-LSSVM)的短期电力负荷预测方法,该方法可对造纸厂未来每30min的电力负荷进行预测。结果表明,采用PSO-LSSVM算法对短期电力负荷进行预测时,预测结果的相对百分误差绝对值的平均值约为0.75%,精度高于其他行业的电力负荷预测值,模型具有良好的可行性和有效性。
机构地区 不详
出处 《中国造纸学报》 2019年1期
出版日期 2019年01月11日(中国期刊网平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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