摘要：蒸汽是一种重要的二次能源，如何预知热电厂在未来时刻需生产的蒸汽负荷，对于安全、经济地向用户提供高质量的热负荷具有重要意义．针对短期蒸汽负荷序列的预测问题，首先证明了蒸汽负荷序列具有混沌特性，根据Takens定理，重构蒸汽负荷时间序列相空间，分别采用C—C方法和Cao方法确定延迟时间和嵌入维数；然后在相空间中，利用最小二乘支持向量机（LSSVM）建立蒸汽负荷预测模型，并采用模拟退火算法（SA）改进的粒子群优化算法（eso），即SA_WPSO算法对LSSVM参数的选择方法进行了优化，结果证明该方法能够取得很好的预测效果．

关键词：混沌 最小二乘支持向量机 粒子群优化 模拟退火 预测 

单位：哈尔滨工业大学(威海)电气工程系 威海264909