摘要：提出了基于小波支持向量机（WSVM）与相空间重构（PSRT）相结合的电力系统短期负荷预测（STLF）模型。使用小波核函数（WKF）构建相应的WSVM,并且用云遗传算法（CGA）对相关参数进行优化。在分析负荷时间序列的混沌特性基础上,对序列进行了PSRT,将相空间中的向量点作为WSVM的输入。该方法不考虑气象和节假日等条件,只使用历史负荷数据。仿真结果表明,新算法有较好的精确度和有效性,具有一定的实用价值。

关键词：短期负荷预测 混沌 相空间重构 小波支持向量机 云遗传算法 

单位：西南交通大学电气工程学院 四川成都610031