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隨著智能電網(wǎng)出現(xiàn)，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機（ Support Vector Machine， SVM）等為代表的非線性預(yù)測工具，已被廣泛應(yīng)用于電網(wǎng)負荷預(yù)測領(lǐng)域中。由于支持向量機是一種基于核的學習方法，有利于降低經(jīng)驗風險和減小置信范圍，因此被眾多預(yù)測模型所采用，例如將支持向量回歸機（ Support Vector Regression，SVR）用來預(yù)測短期的交通流；用于生態(tài)旅游經(jīng)濟的預(yù)測；用于預(yù)測提供給火電廠的煤炭質(zhì)量等。在電力行業(yè)，SVR模型也得到了普遍應(yīng)用。
針對用電負荷的周期性特點，將用電負荷特征學習建模為小時、天數(shù)、負荷數(shù)3個維度的回歸問題，提出一種基于支持向量回歸機的三維回歸模型。將支持向量機的核函數(shù)設(shè)計為多個核函數(shù)的線性組合分別進行參數(shù)訓練，并給出多路徑逐步逼近的參數(shù)訓練算法。仿真結(jié)果表明，與三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、最小二乘非線性擬合模型相比，該模型具有較好的用電負荷特征學習與預(yù)測能力。
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