基于广义自回归条件异方差遗传算法下短期电力负荷预测

负荷预测一直以来都备受关注,它对电力系统的规划、运行和调度都是重要的依据。传统的遗传算法具有的初始值选择盲目、收敛不稳定的缺陷,而负荷走向本身就具有很强的实时性和极大的不确定性,因此预测结果的准确性很容易受到影响。本文提出了这样一种方法:将广义自回归条件异方差(GARCH)模型和遗传算法(GA,Genetic Algorithm)相结合,先利用GARCH模型做出时间序列的初始预测,再用遗传算法分析进行多次综合迭代。理论分析及仿真结果表明,本文提供的预测方案显著的提高了预测的精度。