简介：对造纸厂的用电负荷进行预测有利于对生产调度进行合理安排,从而降低能耗。本课题提出了一种粒子群优化算法(PSO)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合(PSO-LSSVM)的短期电力负荷预测方法,该方法可对造纸厂未来每30min的电力负荷进行预测。结果表明,采用PSO-LSSVM算法对短期电力负荷进行预测时,预测结果的相对百分误差绝对值的平均值约为0.75%,精度高于其他行业的电力负荷预测值,模型具有良好的可行性和有效性。
简介：“信息化”、“数据化”、“智能化”在今年“全国两会”期间再度成为热词,因其引发的探讨更此起彼伏。事实上,近年来“数字化”的升温有目共睹:2014年的“大数据、2017年的“数字经济”、2018年的“数字中国”先后被写入政府工作报告,足见政府的重视。马化腾曾在去年全国两会上表示,从“互联网+”到“数字经济”可以看成是纵向深化的过程,从“数字经济”到“数字中国”更像是横向扩展的过程。“互联网+”是手段,“数字经济”是结果,“数字中国”和“网络强国”才是目的。
基于PSO-LSSVM算法的造纸过程短期电力负荷预测模型
“数字化”浪潮下行业需要因势利导
