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基于動(dòng)態(tài)雙組粒子群的短期負荷預測
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作者:
作者單位:

南昌航空大學(xué),,,

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國家基金項目(51567019),江西省教育廳項目編號:GJJ150757


Short-term load forecasting based on dynamic bi- group particle swarm
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    摘要:

    為提高電網(wǎng)短期負荷預測的精度,提出一種有效的優(yōu)化支持向量機參數的算法。該算法首先將初始粒子群適應度排序,然后根據適應度的大小將初始粒子群劃分為兩組,并同時(shí)運用不同的權重進(jìn)行全局搜索和局部搜索。前期,全局搜索的粒子群數量遠多于局部搜索,且使用全局搜索能力強的較大的慣性權重;局部搜索的粒子群使用較小的慣性權重。隨著(zhù)迭代次數的增加,全局搜索的粒子群數量不斷減少,局部搜索不斷增多,兩組粒子數量動(dòng)態(tài)變化。并且引入平均粒距和適應度方差解決粒子群容易陷入局部最優(yōu)這一問(wèn)題,最后用改進(jìn)的動(dòng)態(tài)雙組粒子群算法優(yōu)化最小二乘支持向量機的參數用于短期負荷預測,實(shí)驗結果表明該方法預測精度更高,可行且有效。

    Abstract:

    In order to improve the accuracy of short-term load forecasting, this paper presents an efficient algorithm for parameter optimization of Support Vector Machine. The algorithm first sorts the initial particle swarm fitness, and then divides the initial particle swarm into two groups according to the size of the fitness, and simultaneously uses the different weights for global search and local search. The number of global search particles is much larger than that of local search, and the larger global inertia weight is used. The local search particle group uses a smaller inertia weight. With the increase of the number of iterations, the number of global search particles is decreasing, the number of local search is increasing, the number of particles of two groups is dynamically changing. And the average particle size and fitness variance are introduced to solve the problem that the particle group is easy to fall into the local optimum. Finally, the improved dynamic two group particle swarm optimization algorithm is used to optimize the parameters of the least squares support vector machines for short-term load forecasting. The experimental results show that the proposed method has higher prediction accuracy and is feasible and effective.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

王雪微,程若發(fā),楊宏超,呂彩艷.基于動(dòng)態(tài)雙組粒子群的短期負荷預測計算機測量與控制[J].,2018,26(6):145-148.

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歷史
  • 收稿日期:2017-09-15
  • 最后修改日期:2017-10-11
  • 錄用日期:2017-10-12
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2018-07-02
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