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文档摘要

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基于竞争型ISPO双胞支持向量回归短期负荷预测研究

一、研究背景与意义

在当今能源转型与智能电网快速发展的时代，电力系统的稳定运行和高效管理至关重要。短期负荷预测作为电力系统调度、规划和运营的核心环节，其准确性直接影响着电力资源的优化配置、电网的安全稳定运行以及电力企业的经济效益。

传统的短期负荷预测方法存在诸多局限性，如难以处理复杂的非线性关系、对突发因素的适应性较差等。随着机器学习技术的不断发展，支持向量回归（SVR）因其在小样本、非线性问题上的良好表现，被广泛应用于短期负荷预测领域。然而，常规SVR模型在处理高维数据和复杂工况时，预测精度和计算效率仍有提升空间。

双胞支持向量回归