基于支持向量機的區域性配電負荷預測方法研究-案例-控制網

基于支持向量機的區域性配電負荷預測方法研究

企業：行業：電力
點擊數：92 發布時間：2026-01-10 18:15:39

針對區域性配電負荷預測中存在的預測擬合度低、誤差率較高的問題，本文提出了一種基于支持向量機的區域性配電負荷預測方法。該方法首先采用STL分解和頻譜分析從時空維度提取負荷的時序分布、季節周期及空間關聯特征；其次，通過遞進式關聯分析線性和非線性數據關系，量化氣象等多源因素與負荷的動態耦合關系，并引入時滯校正機制；最后，構建混合核SVM模型，結合自適應核權重調整與時空正則化約束，采用多目標優化確定參數，并利用Stacking集成策略提升泛化能力。仿真實驗結果表明，本文所提方法在90小時長周期預測中誤差率僅21%，較文獻方法降低了58%以上，擬合度穩定保持在95%以上，證明了該方法擬合度更好，誤差率更低，具有較好的預測性能。

★國網山東省電力公司棗莊供電公司李琳

摘要：針對區域性配電負荷預測中存在的預測擬合度低、誤差率較高的問題，本文提出了一種基于支持向量機的區域性配電負荷預測方法。該方法首先采用STL分解和頻譜分析從時空維度提取負荷的時序分布、季節周期及空間關聯特征；其次，通過遞進式關聯分析線性和非線性數據關系，量化氣象等多源因素與負荷的動態耦合關系，并引入時滯校正機制；最后，構建混合核SVM模型，結合自適應核權重調整與時空正則化約束，采用多目標優化確定參數，并利用Stacking集成策略提升泛化能力。仿真實驗結果表明，本文所提方法在90小時長周期預測中誤差率僅21%，較文獻方法降低了58%以上，擬合度穩定保持在95%以上，證明了該方法擬合度更好，誤差率更低，具有較好的預測性能。

關鍵詞：支持向量機；負荷預測；時空特征；核函數優化；動態關聯分析；混合模型

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摘自《自動化博覽》2025年12月刊

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