电网供电系统短期电力负荷预测优化仿真

摘要：

对电网供电系统短期电力负荷预测模型进行优化,能提升预测结果的准确性和鲁棒性.虽然现有预测模型可以满足预测速度的要求,但预测结果的精确性和稳定性却无法保证.为了得到更加准确和稳定的预测结果,提出了细菌觅食算法优化极限学习机预测模型.首先在电力负荷样本数据中形成训练样本和预测样本集,利用细菌觅食优化算法对极限学习机预测模型中的不确定参数进行优化,然后利用改进后的模型进行电力负荷预测.新模型的优化仿真结果显示,利用细菌觅食算法优化极限学习机预测模型的预测精度和稳定性均优于传统预测模型的预测结果,该算法具有很好地实用性.

关键词：负荷预测、极限学习机、细菌觅食、模型

所属期刊栏目：26

分类号：TP3;TM7

资助基金：甘肃省自然基金1308RJZA117

在线出版日期：2017-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：147-151