【摘 要】
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考虑到气温因素对电力系统负荷的影响，提出了一种模糊支持向量机（FSVM）算法，基于欧洲智能技术网络（EUNITE）竞赛数据进行了中期电力负荷预测的应用研究。首先利用隶属度函数对影响负
【基金项目】
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华北电力大学重大预研基金资助项目(20041306)
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考虑到气温因素对电力系统负荷的影响，提出了一种模糊支持向量机（FSVM）算法，基于欧洲智能技术网络（EUNITE）竞赛数据进行了中期电力负荷预测的应用研究。首先利用隶属度函数对影响负荷的气温因素进行模糊化处理，然后结合已知数据得到支持向量机（SVM）的训练样本集，采用序列极小优化（SMO）算法实现对支持向量机（SVM）的快速训练，最终得到预测结果，并与不将气温模糊化的仿真结果进行比较，表明本文所提方法简便且预测精度较高。
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