基于改进烟花算法的极限学习机超短期负荷预测

摘要：

提出了一种改进烟花算法优化极限学习机的超短期负荷预测模型.首先,对原始烟花算法的映射规则和变异规则进行优化改进,形成改进烟花算法;其次,针对极限学习机随机形成的权值和阈值导致模型不稳定的问题,利用改进烟花算法对极限学习机进行优化.以权值和阈值为变量,以极限学习机的误差系数为目标函数,利用改进烟花算法寻求最优权值和阈值.最后仿真数据分析表明,改进后的烟花算法具有更快的收敛速度和更好的全局寻优能力.改进后的预测模型使负荷预测精确度和稳定性都有显著提升,这表明该模型能够适用于实际电力系统超短期负荷预测.

关键词：改进烟花算法、极限学习机、负荷预测、超短期

所属期刊栏目：52

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家自然科学基金项目51507155

在线出版日期：2020-11-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：110-115