基于MATLAB的气象因素支持向量机（SVM）电力负荷预测

基于MATLAB的气象因素支持向量机（SVM）电力负荷预测

引言：
在电力系统运行管理中，准确的电力负荷预测对于实现优化调度、保证供电可靠性至关重要。然而，电力负荷受到各种气象因素的影响，如温度、湿度、风速等。因此，利用气象因素对电力负荷进行预测成为一项重要的研究方向。本文将介绍如何基于MATLAB实现气象因素支持向量机（SVM）电力负荷预测模型。

1. 数据准备
   首先，我们需要收集并准备电力负荷和气象因素的历史数据作为训练样本。典型的气象因素包括温度、湿度和风速等，而电力负荷则是我们要预测的目标变量。

2. 特征工程
   在进行电力负荷预测之前，我们需要对气象因素进行特征提取。常用的特征提取方法包括差分法、平滑法和统计法等。这些方法可以帮助我们发现气象因素之间的关系，并选择出最具代表性的特征。

3. SVM模型建立
   在MATLAB中，我们可以使用SVM工具箱进行模型的建立和训练。SVM是一种监督学习方法，能够有效地处理高维数据，并且具有良好的泛化能力。通过SVM，我们可以将气象因素与电力负荷之间的非线性关系进行建模。

以下是建立SVM模型的MATLAB源代码：

% 数据准备