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基于改進的SSA優化SVR的某工業園區短期負荷預測

來源：電工電氣發布時間：2024-12-02 11:02 瀏覽次數：377

基于改進的SSA優化SVR的某工業園區短期負荷預測

譚學彪¹，龍邦燎¹，黃干¹，李江娥¹，田驥¹，王海文²，鐘建偉²

(1 國網湖北省電力有限公司恩施供電公司，湖北恩施 445000；

　　2 湖北民族大學智能科學與工程學院，湖北恩施 445000)

摘要：為實現不規律、波動性大、不確定性的電力負荷數據高精度預測，提出了一種使用小波包分解(WPD)與麻雀搜索算法(SSA)來優化支持向量回歸(SVR)的短期負荷預測方案。該方案使用 WPD 將原始負荷序列分解成多個各異的小波動分量，將分解后的各組數據分別輸入 SSA 優化后的 SVM 模型，并將得到的多個各異的小波動分量分別經模型預測出的結果進行相加得到最后取得的預測結果。結果表明：該方案能較好擬合整個測試集上的實際預測點位，適合于電力系統短期負荷的準確預測，證實了該模型的有效性和優越性。

關鍵詞： 短期電力負荷預測；小波包分解；麻雀搜索算法；支持向量機

中圖分類號：TM714 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3175(2024)11-0015-09

Short-Term Power Load Forecasting for an Industrial Park Based on

Improved SSA and Optimized SVR

TAN Xue-biao¹, LONG Bang-liao¹, HUANG Gan¹, LI Jiang-e¹, TIAN Ji¹, WANG Hai-wen², ZHONG Jian-wei²

（1 Enshi Powr Supply Company of State Grid Hubei Electric Power Co., Ltd, Enshi 445000, China;

2 College of Intelligent Systems Science and Engineering, Hubei Minzu University, Enshi 445000, China）

Abstract: To achieve high-precision prediction of irregular, highly volatile, and uncertain power load data, a short-term load forecasting scheme with using wavelet packet decomposition (WPD) and sparrow search algorithm (SSA) is proposed to optimize support vector regression(SVR). Firstly, WPD is used to decompose the original load into multiple distinct small fluctuation components. Then, each group of decomposed data is inputted into the SSA optimized SVM model. Finally, the obtained multiple distinct small fluctuation components are added up to the predicted results of the model to obtain the final prediction result. The results show that this scheme can well fit the actual predicted points on the entire test set, and is suitable for accurate short-term load prediction of the power system, confirming the effectiveness and superiority of the model.

Key words: short-term power load forecasting; wavelet packet decomposition; sparrow search algorithm; support vector machine

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