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預(yù)測(cè)精度是電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的重要指標(biāo)。為增強(qiáng)預(yù)測(cè)精度，提出基于小波變異果蠅優(yōu)化的支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型（WFOAAM-LSSVM）。利用小波對(duì)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，分解成不同尺度的負(fù)荷曲線，加強(qiáng)歷史數(shù)據(jù)規(guī)律性和隨機(jī)性。針對(duì)果蠅算法尋優(yōu)精度不高和易陷入局部最優(yōu)的不足，利用群體適應(yīng)度方差和當(dāng)前最優(yōu)解判斷是否陷入局部最優(yōu)，再進(jìn)行最優(yōu)個(gè)體擾動(dòng)和高斯變異操作，對(duì)變異后的果蠅個(gè)體二次尋優(yōu)，使支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型精度得到明顯增強(qiáng)。利用WFOAAM-LSSVM對(duì)2015年河南省某地區(qū)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)幾日預(yù)測(cè)，并與支持向量機(jī)模型以及粒子群優(yōu)化的支持向量機(jī)模型預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比。結(jié)果表明：基于小波變異果蠅優(yōu)化的支持向量機(jī)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)精度高，具有很好的實(shí)際應(yīng)用意義。
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