基于动态权值相似日选取算法的短期负荷预测

摘要：

提出了一种基于动态权值优化的相似日选取算法和灰色GRNN串联组合模型的短期负荷预测方法.采用动态权值相似日选取算法,在考虑不同地区和季节对短期负荷的影响时,引入改进的果蝇优化算法(MFOA),动态调整各因子的权值,增强了相似日选取算法的适应性和有效性.选取出相似日后,采用灰色模型和广义回归神经网络(GRNN)串联组合的短期负荷预测方法,并通过改进的布谷鸟(MCS)算法对GRNN平滑因子进行优化,组合模型改善了单一模型预测精度的稳定性.实例预测结果验证了该方法的有效性.

关键词：短期负荷预测、相似日、改进的果蝇优化算法、灰色模型、广义回归神经网络、改进的布谷鸟算法

所属期刊栏目：45

分类号：TP3;V26

资助基金：国家自然科学基金资助项目51267001;广西科学研究与技术开发计划项目14122006-29;广西自然科学基金资助项目2014GXNSFAA118338This work is supported by National Natural Science Foundation of China51267001;Guangxi Scientific Research and Technological Development Program14122006-29;Natural Science Foundation of Guangxi Province2014GXNSFAA118338

在线出版日期：2017-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1-8