电力负荷预测|一种优化支持向量机的负荷预测方法研究（附Matlab代码）

电力负荷预测|一种优化支持向量机的负荷预测方法研究（附Matlab代码）

随着经济的发展和人民生活水平的不断提高，电力需求也在不断增加。因此，负荷预测成为电力行业中至关重要的一环。 负荷预测是指利用已知的历史数据和现实的情况来预测未来的电力需求，可用于电力生产计划、电网规划、节能减排等多个方面。本文介绍了一种基于优化支持向量机（SVM）的负荷预测方法，并提供了Matlab源代码。

支持向量机是一种广泛应用于分类和回归问题的机器学习算法。在负荷预测中，通常将时间作为特征向量的一个维度，而电力需求则是该维度上的目标值。然而，在实际应用中，SVM模型具有一些局限性，例如易受到噪声和异常点的干扰。因此，我们提出了一种优化的SVM负荷预测方法，以提高模型精度和鲁棒性。

具体而言，我们首先将历史数据分为训练集和测试集。然后，通过遗传算法来寻找最佳的SVM参数组合。接着，采用交叉验证方法来评估模型性能。最后，通过预测测试集电力负荷的方法来验证模型的准确性和鲁棒性。

下面是Matlab源代码：

% 导入数据
load('data.mat');
train_X = data.train_X;
train_Y = data.train_Y;
test_X = data.test_X;
test_Y = data.test_Y;

% 定义适应度函数
fitnessFcn = @(x)svmFitness(x, train_X, train_Y);

% 定义变量范围
nvars = 4;
LB = [0.01, 1, 1, 0.001];
UB = [10, 100, 100, 10];

% 遗传算法参数设置
gaoptions =