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降溫負荷持續增長已成為中國南方夏季最大負荷屢創新高的重要原因。提出了一種基于信息熵和變精度粗糙集優化的不確定支持向量機方法，用于中長期降溫負荷預測。方法通過挖掘數據中的相互關系去除冗余信息，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的變精度粗糙集對支持向量機的條件屬性進行約簡，得到最小決策表，并將該最小決策表中對應的變量作為支持向量機預測模型的輸入屬性變量，進行年最大降溫負荷預測。且隨著預測年份的推移，該支持向量機預測模型的輸入屬性變量亦將隨之滾動更新，能夠為電網規劃與運行人員提供不同預測時期降溫負荷預測需重點關注的影響因子。最后，利用廣東省實際數據對廣東電網“十二五”和“十三五”年最大降溫負荷進行預測，結果表明，所提的預測方法預測效果良好，預測精度穩定，對于中長期預測過程中的各種不確定因素的影響具有較好的魯棒性，真正實現了中長期降溫負荷的動態預測。
向量機
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