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降溫負(fù)荷持續(xù)增長已成為中國南方夏季最大負(fù)荷屢創(chuàng)新高的重要原因。提出了一種基于信息熵和變精度粗糙集優(yōu)化的不確定支持向量機(jī)方法，用于中長期降溫負(fù)荷預(yù)測。方法通過挖掘數(shù)據(jù)中的相互關(guān)系去除冗余信息，從輸入屬性變量集中尋找核心變量。該方法利用基于信息熵改進(jìn)的變精度粗糙集對(duì)支持向量機(jī)的條件屬性進(jìn)行約簡，得到最小決策表，并將該最小決策表中對(duì)應(yīng)的變量作為支持向量機(jī)預(yù)測模型的輸入屬性變量，進(jìn)行年最大降溫負(fù)荷預(yù)測。且隨著預(yù)測年份的推移，該支持向量機(jī)預(yù)測模型的輸入屬性變量亦將隨之滾動(dòng)更新，能夠?yàn)殡娋W(wǎng)規(guī)劃與運(yùn)行人員提供不同預(yù)測時(shí)期降溫負(fù)荷預(yù)測需重點(diǎn)關(guān)注的影響因子。最后，利用廣東省實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)廣東電網(wǎng)“十二五”和“十三五”年最大降溫負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測，結(jié)果表明，所提的預(yù)測方法預(yù)測效果良好，預(yù)測精度穩(wěn)定，對(duì)于中長期預(yù)測過程中的各種不確定因素的影響具有較好的魯棒性，真正實(shí)現(xiàn)了中長期降溫負(fù)荷的動(dòng)態(tài)預(yù)測。
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