基于竞争ISPO双胞支持向量回归短期负荷预测

基于竞争ISPO双胞支持向量回归短期负荷预测随着电力市场的不断发展，短期负荷预测成为电力企业制定有效的负荷调度策略的重要依据。而随着能源稀缺性日益加剧，短期负荷预测的精度也越来越成为人们关注的焦点。本

ISPO 基于竞争双胞支持向量回归短期负荷预测 随着电力市场的不断发展，短期负荷预测成为电力企业制定有效的 负荷调度策略的重要依据。而随着能源稀缺性日益加剧，短期负荷预测 ISPO 的精度也越来越成为人们关注的焦点。本文以竞争双胞支持向量回 归为基础，探讨其在短期负荷预测领域的应用与优势，并提出进一步的 发展方向。 一、短期负荷预测的背景意义 随着电力市场的不断发展和电力体制的改革，电力企业协调电力生 产和用电需求的能力成为电力市场决策的重要依据。短期负荷预测是电 力企业制定有效的负荷调度策略的关键环节，也是电力市场交易和电力 调度的基础。短期负荷预测的精度与准确性对电力市场的平稳运行、电 力企业盈利和用户用电质量有重要影响。 二、短期负荷预测的技术现状 目前商业化的短期负荷预测技术主要有时间序列分析、人工神经网 络、支持向量回归等方法。时间序列分析根据历史负荷数据进行分析， 通过建立时期作为自变量预测未来的负荷水平；人工神经网络通过训练 网络处理复杂的输入和输出模式，并通过对训练模式进行学习调整自适 SVR 应权重和偏差，进行预测。支持向量回归（）是一种非线性的、能够 处理高维空间和非线性问题的机器学习算法，比传统的线性回归更具有 预测能力。 ISPO 三、竞争双胞支持向量回归的基本思路 Competitive Neural NetworksCNN 竞争神经网络（，简称）是一种 能够进行自组织的神经网络，由竞争机制和自适应调整机制组成。双胞 Bi-Connected Neural NetworksBCNN 神经网络（，简称）则是基于双胞 细胞分离过程的，能够利用胚胎学的机制对神经网络进行优化调整。竞 ISPOISPO 争双胞支持向量回归则是基于竞争双胞神经网络和支持向量