基于非负矩阵分解和相关向量机的短期负荷预测

作者：何建平; 张威; 徐文令; 陈军

来源：南方电网技术, 2013, (05): 78-81.

DOI：10.13648/j.cnki.issn1674-0629.2013.05.017

• 短期负荷预测
• 非负矩阵分解
• 相关向量机 short-term load forecasting
• nonnegative matrix factorization
• relevant vector machine

为了能够进一步提高电力系统负荷预测的准确性,提出了一种基于非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization,NMF)和相关向量机(relevant vector machine,RVM)的短期负荷预测方法。此方法通过利用NMF对输入样本进行分解,得到低维的非负映射矩阵,将该低维矩阵输入到相关向量机进行训练预测。仿真结果表明,预测效果有明显的改善,而所提出的NMF-RVM模型较之单一的RVM模型具有更高的预测精度。

• 出版日期2013
• 单位广东电网公司江门供电局; 三峡大学