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：第一站四川省犍为凤生纸业有限责任公司2019年3月8日,中国造纸协会生活用纸专业委员会主任曹振雷博士、中国造纸装备有限公司总经理李杰辉一行走访考察了四川省犍为凤生纸业有限责任公司,并与凤生纸业董事长杨朝林进行了座谈交流,了解企业的发展历程、生产经营现状和未来发展规划,共同探讨生活用纸发展趋势。四川省犍为凤生纸业有限责任公司
基于PSO-LSSVM算法的造纸过程短期电力负荷预测模型
曹振雷主任等考察四川生活用纸企业
