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基于SCA-CHHO-ELM的短期电力负荷预测
被引量:
1
1
作者
库杨杨
王佐勋
刘健
《齐鲁工业大学学报》
CAS
2024年第1期12-18,共7页
准确的电力负荷预测是保证电网稳定运行的基础,也是电力规划的重要依据,为了提高电力负荷预测的精度,提出了一种新的预测模型,首先采用混沌策略与正余弦扰动策略对哈里斯鹰算法进行优化,然后用改进的哈里斯鹰算法对极限学习机的权值和...
准确的电力负荷预测是保证电网稳定运行的基础,也是电力规划的重要依据,为了提高电力负荷预测的精度,提出了一种新的预测模型,首先采用混沌策略与正余弦扰动策略对哈里斯鹰算法进行优化,然后用改进的哈里斯鹰算法对极限学习机的权值和阈值进行优化,最后用该模型进行短期电力负荷预测。对比其他预测模型可得,该模型的预测效果大大提高,并且具有更好的泛化能力与稳定性。
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关键词
极限学习机
正余弦扰动策略
混沌哈里斯鹰算法
短期负荷预测
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职称材料
题名
基于SCA-CHHO-ELM的短期电力负荷预测
被引量:
1
1
作者
库杨杨
王佐勋
刘健
机构
齐鲁工业大学(山东省科学院)信息与自动化学院
出处
《齐鲁工业大学学报》
CAS
2024年第1期12-18,共7页
基金
山东省自然科学基金青年项目(ZR2022QF066)。
文摘
准确的电力负荷预测是保证电网稳定运行的基础,也是电力规划的重要依据,为了提高电力负荷预测的精度,提出了一种新的预测模型,首先采用混沌策略与正余弦扰动策略对哈里斯鹰算法进行优化,然后用改进的哈里斯鹰算法对极限学习机的权值和阈值进行优化,最后用该模型进行短期电力负荷预测。对比其他预测模型可得,该模型的预测效果大大提高,并且具有更好的泛化能力与稳定性。
关键词
极限学习机
正余弦扰动策略
混沌哈里斯鹰算法
短期负荷预测
Keywords
limit learning machine
sine-cosine disturbance strategy
chaotic Harris Hawk algorithm
short-term load forecasting
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SCA-CHHO-ELM的短期电力负荷预测
库杨杨
王佐勋
刘健
《齐鲁工业大学学报》
CAS
2024
1
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