自适应粒子群优化灰色模型的负荷预测

• 作者: 何怡刚 周野 尹新 陈建
• 来源期刊: 电力系统及其自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电力负荷预测 灰色模型 自适应 粒子群优化
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 41-44
• 分类号: TM715
• 字数: 2535字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8930.2010.04.008

摘要

针对传统灰色预测模型GM(1,1)在预测增长较快的电力负荷时预测效果变差这一局限性,引入了比标准粒子群优化算法效率更高的自适应粒子群优化算法,并与GM(1,1)模型相结合,利用自适应粒子群算法求解GM(1,1)模型中的参数a和u,提出一种自适应粒子群优化灰色模型.通过对四个地区的用电量进行实例仿真,证明该模型具有较广的适用范围和较高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何怡刚	湖南大学电气与信息工程学院	426	5127	34.0	51.0
2	尹新	湖南大学电气与信息工程学院	35	461	12.0	20.0
3	周野	湖南大学电气与信息工程学院	12	99	5.0	9.0
4	陈建	湖南大学电气与信息工程学院	2	45	2.0	2.0