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基于改进人工蜂群算法的中长期电力负荷预测

陈强  
【摘要】:电网规划是电网建设的依托,而中长期电力负荷预测则是电网规划的基础。中长期负荷预测作为电网规划中的重要一环,其预测水平越高,就越有利于计划用电的优化管理与电力建设的合理规划,也越有利于提高电力系统的社会效益和经济效益,因此,研究中长期负荷预测技术具有重要的理论意义和实用价值。 中长期负荷预测时间跨度大,需要考虑的影响因素繁多。现今流行的中长期负荷预测方法有很多种,但每种预测模型都只能模拟影响其中的一个或几个因素,因此难以得到令人满意的预测结果。而组合预测法能将多种预测方法得到的预测结果进行综合比较,比单一的预测模型考虑问题更全面系统。确定组合预测中各单一模型的权重值就成为了组合预测中最为关键的因素。 针对这一问题,本文提出了将人工蜂群(ABC)算法应用到中长期电力负荷预测中,对组合预测目标函数进行优化权重求解。人工蜂群算法是根据蜜蜂寻找食物源的过程而开发出来的一种群体智能算法,它与遗传算法(GA)以及粒子群算法(PSO)等智能算法相比较,具有更好的全局寻优能力以及更加灵活的算法。本文结合中长期电力负荷预测的相关特点,并针对该算法所可能存在的早期收敛速度较慢、后期容易陷入局部最优问题,通过引入扰动项,并进行最坏食物源替代予以解决。 本文最后通过实例分析证明了该改进算法收敛速度快,全局寻优能力强,利用它求得的组合预测值,相对于单一模型的预测结果,精度有较大的提高,改进后的人工蜂群算法相对于原算法寻优能力更强,说明该改进算法应用到中长期电力负荷预测中是可行的,也可以推广运用到其他实际问题中。


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