电力系统短期负荷预测：基于支持向量机（SVM）的实现

电力系统短期负荷预测：基于支持向量机（SVM）的实现

在电力系统运行和调度中，准确地预测电力负荷对于保障系统的可靠性和经济性至关重要。短期负荷预测是一种重要的技术，它可以帮助电力系统运营者做出合理的决策，如发电调度、设备维护和市场交易等。本文将介绍如何使用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法实现电力系统的短期负荷预测，并提供相应的Matlab源代码。

支持向量机是一种常用的机器学习方法，它在分类和回归问题中具有良好的性能。在电力系统短期负荷预测中，我们可以将负荷数据作为输入特征，将时间作为自变量，建立一个回归模型来预测未来的负荷。

首先，我们需要准备一组带有时间戳的历史负荷数据作为训练集。这些数据可以是过去一段时间内每小时的负荷量，以及相应的时间信息。在Matlab中，我们可以使用表格数据结构来存储和处理这些数据。以下是一个示例训练集的数据结构：

% 示例训练集数据
时间戳     负荷
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