1、“.....调整用户的用电时间和负荷，利用错峰效应，充分利用整个电力系统的容量，发挥整个系统的潜力，对于缓解用电紧张有重要的意义基于支持向量机的短期电力负荷预测论文原稿义。短期电力负荷预测方法迄今为止，国内外学者在负荷预测中做出了很多努力，预测方法按照不同时期大致的可以为分为两类经典数学统计法和人工智能法。人工智能法目前对于非线性和复杂系统的电力外推法此种方法是以历史数据为基础......”。

2、“.....随后根据变化趋势来进行未来时间电力负荷预测值得读取。这种方法与回归模型预测法相比具有计算速度快，可实时分析的特点归，则存在确定非线性映射函数的形式和参数特征空间维数等问题，而最大的障碍则是在高维特征空间运算时存在的维数灾难。采用核函数技术可以有效地解决这样问题，核函数的选取直接影响支持向量机在构建模型时，输入的各变量差异较大，尤其反映的数量级上，为了解决这个问题，需要对数据进行归化处理......”。

3、“.....输入变量应该为影响负荷量的预处理与归化在实际使用中，我们可以根据实际情况设置个值，当负荷实际值与测量值的差小于这个值的话，就可以认为这是个合适的数据，可以使用如果误差大于这个值，便是的数据，需要进行进步分析了该方法在实施的步骤和相关方法，并进行了相关分析。关键词负荷预测支持向量机粒子群算法最小乘向量机核函数负荷预测是指从已知情况出发，通过对于历史数据的分析和研究......”。

4、“.....那么关于设置值的确定成为了解决问题的关键，因为我们的历史数据大多数是正确的，只有比较少的部分需要进行处理，所以可以通过数学统计的方法计算出设置值，然后利用刚刚的算小化。依靠严谨的数学推论，将有条件的极值问题转化为凸次规划问题。面对过去较难处理的非线性问题，将样本空间映射到高维，在高维空间来解决问题，同时还通过核函数的提出，巧妙地解决了维数问基于支持向量机的短期电力负荷预测论文原稿处理......”。

5、“.....因为我们的历史数据大多数是正确的，只有比较少的部分需要进行处理，所以可以通过数学统计的方法计算出设置值，然后利用刚刚的算法进行求解。的数学推论，将有条件的极值问题转化为凸次规划问题。面对过去较难处理的非线性问题，将样本空间映射到高维，在高维空间来解决问题，同时还通过核函数的提出，巧妙地解决了维数问题。负荷数据的性可分，但是如果直接采用这种技术在高维空间进行分类或回归......”。

6、“.....而最大的障碍则是在高维特征空间运算时存在的维数灾难。采用核函数技术在联系和发展变化规律，对负荷发展做出预先估计和推测。基于支持向量机的短期电力负荷预测支持向量机以统计学理论为基础，通过寻求最小化的结构化风险来实现经验风险和置信范围的最小化。依靠严法进行求解。基于支持向量机的短期电力负荷预测论文原稿。电力负荷预测是电力系统领域个传统问题。分析了现有短期电力负荷预测方法的优缺点......”。

7、“.....题。负荷数据的预处理与归化在实际使用中，我们可以根据实际情况设置个值，当负荷实际值与测量值的差小于这个值的话，就可以认为这是个合适的数据，可以使用如果误差大于这个值，便是的数据以有效地解决这样问题，核函数的选取直接影响支持向量机的预测精度。基于支持向量机的短期电力负荷预测支持向量机以统计学理论为基础......”。

8、“.....输入变量应该为影响负荷量的因素，根据关联程度的大小分配以不同的权重。根据模式识别理论，低维空间线性不可分的模式通过非线性映射到高维特征空间则可能实现线种方法是以历史数据为基础，建立条尽可能表达历史负荷的曲线，随后根据变化趋势来进行未来时间电力负荷预测值得读取。这种方法与回归模型预测法相比具有计算速度快，可实时分析的特点，但是其。短期电力负荷预测方法迄今为止......”。

9、“.....预测方法按照不同时期大致的可以为分为两类经典数学统计法和人工智能法。基于支持向量机的短期电力负荷预测论文原稿负荷预测主要使用人工智能法。主要包括基于专家系统的预测技术支持向量机模糊控制技术人工神经网络法混沌预测技术等。基于专家系统的预测技术专家系统是人工智能系统中比较成熟的方法，能够模拟，但是其精度有限。而负荷预测可以了解不同区域不同机构的用电高峰期。调整用户的用电时间和负荷，利用错峰效应......”。