《表2 模型预测误差对比：基于专家样本库和最小二乘支持向量机的配电网线损率预测模型》

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《基于专家样本库和最小二乘支持向量机的配电网线损率预测模型》

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将模型M1、M2、M3的预测误差进行对比，结果见表2。由表2可知，线损率模型M2具有最差的预测精度，表明按照时间顺序采集的样本无法包含未来的运行状态。如在第120～150样本及180～210样本处，均不能实现精确的预测；与M2相比，线损率模型M3有一定的改进，表明随机选择方法得到的样本能够包含更多的运行状态，但在某些样本处（如第153～158样本处），仍存在较大的预测误差；线损率模型M1对训练样本集和测试样本集的预测误差均小于线损率模型M2、M3，即线损率模型M1具有更好的预测精度，表明通过DPSO搜索得到样本，能够包含更多的运行状态信息量。同时，通过表2中模型的预测误差eMAE、eRMSE、eNRMSE对比，也可得到相同的结论。可见，通过DPSO构建专家样本库来进行LS-SVM训练，能够得到更高精度的线损率预测模型。