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摘要：為提高電網(wǎng)短期負荷預測的精度，對以往學(xué)者基于相似日和最小二乘支持向量機(LS-SVM)短期負荷預測方法進(jìn)行改進(jìn)，形成一種改進(jìn)的基于相似日和細菌趨化改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化最小二乘支持向量機(least squares support vector machine based on improved particle swarm optimization for bacterial chemotaxis, PSOBC-LSSVM)的預測模型。克服了標準粒子群算法容易早熟收斂和陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題，并充分考慮短期負荷的連續性與周期性對選取相似日造成的影響，將二者結合到一起綜合考慮，利用改進(jìn)的粒子群得到二者的最佳匹配值，并將其融合到時(shí)間距離這一因子當中。算例表明該方法預測精度較更高，可行且有效。