【SVM预测】基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的电力系统短期负荷预测是电力系统运行管理中的重要任务，它涉及到电力市场的运营、发电计划制定以及电网的安全稳定运行。SVM是一种监督学习模型，常用于分类和回归问题，尤其在小样本、非线性及高维模式识别中表现出色。Matlab作为一种强大的数学计算和编程环境，是实现SVM算法的理想工具。
在电力系统中，负荷预测主要分为短期、中期和长期预测，其中短期负荷预测通常是指未来1到24小时内的负荷预测，对于调度决策具有实时性和紧迫性。SVM预测方法利用历史负荷数据，通过构建非线性模型来预测未来的电力负荷。Matlab中的`svmtrain`和`solvetime`函数可以用于训练SVM模型和进行负荷预测。
数据预处理是关键步骤，包括数据清洗、异常值处理、数据归一化等，以减少噪声和提高模型的预测精度。接下来，选择合适的特征变量，如历史负荷、气象因素、节假日信息等，构建输入向量。然后，使用`svmtrain`函数建立SVM模型，参数如核函数类型（常见的有线性、多项式、高斯核等）、惩罚系数C和核函数参数γ需通过交叉验证来确定。
在训练过程中，SVM通过构造最大边距超平面来划分样本，使得两类样本尽可能分开且距离最大化。高斯核（也称为径向基函数RBF）常用于处理非线性问题，其核参数γ控制决策边界的宽度，而C则控制模型的复杂度，避免过拟合或欠拟合。
预测阶段，利用训练好的SVM模型和`solvetime`函数对新数据进行预测，得到未来负荷的估计值。同时，为了评估模型性能，可采用均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）或决定系数R^2等指标。
在实际应用中，SVM模型可能需要结合其他预测方法（如时间序列分析、神经网络等）进行集成学习，以提升预测性能。此外，模型的动态更新和在线学习也是优化预测效果的重要手段。
这个Matlab代码实现了基于SVM的电力系统短期负荷预测，通过理解和应用这段代码，电力系统研究人员和工程师可以深入理解SVM的工作原理，以及如何在Matlab环境中实现和优化这一预测模型。
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