基于改进PSO算法的Logistic模型在饱和负荷预测中的应用

将改进的粒子群(PSO)算法应用到饱和电力负荷预测中,通过与Logistic时间序列预测模型相结合,对Logistic曲线函数进行优化参数求解。建立了基于该优化算法的Logistic时间序列饱和负荷预测模型,利用某地区电网历史数据进行Logistic时间序列分析。仿真结果表明,该改进算法收敛速度快,全局寻优能力强,克服了传统PSO算法局部搜索能力较差、容易陷入局部最优的缺点。利用它得到的Logistic拟合曲线,相对于传统PSO算法和Marquardt迭代算法的拟合结果,精度有明显的提高,说明该模型能够很好地反映电力负荷整体变化趋势。另外,运用该模型和人均用电量法分别对某地区电网饱和全社会用电量进行预测,结果显示两者预测结果较为接近,而人均用电量法在饱和电力负荷预测中运用已较为成熟,因此可以证明该模型应用到饱和电力负荷预测中是可行的。