改进粒子群优化算法在电力负荷组合预测模型中的应用

摘要：

提出了改进的粒子群优化算法:通过改进初始粒子种群的产生方法,加快其产生速度;在新的粒子种群产生过程中引入自适应步长,可以在该速度梯度方向上找到较优的粒子,进而加速了收敛速度;借鉴遗传算法中的变异操作增加了粒子的多样性,减小了算法陷入局部极值的可能.通过应用实例证明,将改进的粒子群优化算法应用到电力负荷组合预测模型的权重求解是可行的.

关键词：粒子群优化算法、变异、电力负荷、组合预测

所属期刊栏目：33

分类号：TM734(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家高技术研究发展计划（863计划）2006AA10A310-1

在线出版日期：2009-03-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：27-30