【摘 要】
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制浆造纸生产过程中需要消耗大量的电能,对制浆造纸厂的用电负荷进行预测有利于合理安排生产调度,从而降低能耗。本研究课题提出了一种最小二乘支持向量机(LSSVM)和粒子群优
【机 构】
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华南理工大学制浆造纸工程国家重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(61333007);广东省科技计划项目(2015A010104004,2015B0101100004,2013B010406002);广东省自然科学基金项目(2017A030310562)
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制浆造纸生产过程中需要消耗大量的电能,对制浆造纸厂的用电负荷进行预测有利于合理安排生产调度,从而降低能耗。本研究课题提出了一种最小二乘支持向量机(LSSVM)和粒子群优化技术(PSO)相结合的短期电力负荷预测方法(PSO-LSSVM),可对造纸企业未来每半个小时的电力负荷进行预测。结果表明,采用本研究课题提出的PSO-LSSVM方法进行短期电力负荷预测时,预测结果的平均相对误差值约为0.83%,精度高于其他行业的电力负荷预测值,模型具有良好的可行性和有效性。
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