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基于ISSA-ELM的短期电力负荷预测研究
被引量:
4
1
作者
葛琼宇
王致杰
《国外电子测量技术》
北大核心
2022年第4期119-125,共7页
负荷预测的准确性与电力系统的运行安全关系密切,寻求更为精准的预测方法是当前面临的重要问题。提出一种基于改进麻雀算法优化极限学习机的负荷预测模型。在标准麻雀算法中引入Sobol序列、自适应收敛因子以及柯西变异,以增强初始种群...
负荷预测的准确性与电力系统的运行安全关系密切,寻求更为精准的预测方法是当前面临的重要问题。提出一种基于改进麻雀算法优化极限学习机的负荷预测模型。在标准麻雀算法中引入Sobol序列、自适应收敛因子以及柯西变异,以增强初始种群历遍性、平衡算法重点区域搜索能力与全局的搜索能力。相较于标准麻雀算法,采用改进麻雀算法对极限学习机的关键参数寻优,可实现对负荷更为精准的预测。仿真结果表明,该模型拥有更为良好的回归精度和泛化能力,在短期电力负荷预测方面能够得到更精确的预测结果。
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关键词
短期负荷预测
麻雀算法
极限学习机
Sobol序列
柯西变异
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职称材料
题名
基于ISSA-ELM的短期电力负荷预测研究
被引量:
4
1
作者
葛琼宇
王致杰
机构
上海电机学院电气工程学院
出处
《国外电子测量技术》
北大核心
2022年第4期119-125,共7页
基金
上海市自然科学基金(15ZR1417300)项目资助
文摘
负荷预测的准确性与电力系统的运行安全关系密切,寻求更为精准的预测方法是当前面临的重要问题。提出一种基于改进麻雀算法优化极限学习机的负荷预测模型。在标准麻雀算法中引入Sobol序列、自适应收敛因子以及柯西变异,以增强初始种群历遍性、平衡算法重点区域搜索能力与全局的搜索能力。相较于标准麻雀算法,采用改进麻雀算法对极限学习机的关键参数寻优,可实现对负荷更为精准的预测。仿真结果表明,该模型拥有更为良好的回归精度和泛化能力,在短期电力负荷预测方面能够得到更精确的预测结果。
关键词
短期负荷预测
麻雀算法
极限学习机
Sobol序列
柯西变异
Keywords
short term load
sparrow search algorithm(SSA)
extreme learning machine
sobol sequence
cauchy mutation
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ISSA-ELM的短期电力负荷预测研究
葛琼宇
王致杰
《国外电子测量技术》
北大核心
2022
4
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