基于RVM算法的電廠耗煤短期預(yù)測(cè)

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摘要：電網(wǎng)調(diào)度部門在我國能源行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)中發(fā)揮著舉足輕重的作用。對(duì)于電廠運(yùn)營而言，精確計(jì)量日耗煤量以及準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來日耗煤量的變化趨勢(shì)，有助于電廠更有效地規(guī)劃煤炭供應(yīng)與調(diào)度，確保電力生產(chǎn)的連續(xù)性和穩(wěn)定性。文章采用粒子群優(yōu)化的支持向量機(jī)（PSO-SVM）算法和相關(guān)向量機(jī)（RVM）算法，針對(duì)某能源集團(tuán)下屬的3家電廠，進(jìn)行了為期10 d的日耗煤量預(yù)測(cè)研究，并構(gòu)建了基于這兩種算法的電廠耗煤短期預(yù)測(cè)模型。（剩余7414字）