摘要：對造紙廠的用電負荷進行預(yù)測有利于對生產(chǎn)調(diào)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(yōu)化算法(PSO)和最小二乘支持向量機(LSSVM)相結(jié)合(PSO-LSSVM)的短期電力負荷預(yù)測方法,該方法可對造紙廠未來每30min的電力負荷進行預(yù)測。結(jié)果表明,采用PSO-LSSVM算法對短期電力負荷進行預(yù)測時,預(yù)測結(jié)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(yè)的電力負荷預(yù)測值,模型具有良好的可行性和有效性。
注：因版權(quán)方要求，不能公開全文，如需全文，請咨詢雜志社
