基于ARIMA-SVM組合模型的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)

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關(guān)鍵詞：電力負(fù)荷預(yù)測(cè)；ARIMA; SVM;組合預(yù)測(cè)

1引言

電力系統(tǒng)負(fù)荷在當(dāng)下能源緊缺的環(huán)境中成為各個(gè)國家和地區(qū)的重要議題。近年來，全球氣候呈現(xiàn)以變暖為主要特征的顯著變化，極端氣候事件發(fā)生的概率和強(qiáng)度不斷上升。天氣系統(tǒng)復(fù)雜多變和社會(huì)事件（政策變化、節(jié)假日、電網(wǎng)故障、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)、疫情影響等）等不確定因素給準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)帶來困難，選擇合適的預(yù)測(cè)算法成為研究電力負(fù)荷的關(guān)鍵。（剩余2624字）