基于IPSO-GPR的短期负荷区间预测

摘要：

针对现有的点预测方法难以计及电网运行中的诸多不确定性因素的问题,提出一种结合改进粒子群(IPSO)和高斯过程回归(GPR)的短期负荷区间预测方法.将不同核函数进行组合,实现组合核函数高斯过程回归算法;通过改进粒子群算法实现以均方误差最小为目标的GPR模型超参数优化求解,建立改进粒子群-高斯过程回归(IPSO-GPR)负荷区间预测模型,获得一定置信水平的日小时负荷区间预测结果.将该方法与比较方法的预测性能进行对比,算例分析结果显示,改进粒子群优化组合核函数GPR模型取得了更好的区间预测效果,验证了所提方法的有效性.

关键词：短期电力负荷预测、改进粒子群优化算法、高斯过程回归、组合核函数、区间预测

所属期刊栏目：40

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金重大研究计划基金项目91538201;泰山学者工程专项经费基金项目Ts201511020

在线出版日期：2019-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：3002-3008