基于改进全局和声搜索算法LSSVM的短期电力负荷预测

• 作者: 刘晓华 江鑫 高荣
• 来源期刊: 计算技术与自动化
• 关键词: 电力系统 和声搜索算法 最小二乘支持向量机 负荷预测
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 控制系统与自动化装置
• 页码范围: 62-65
• 分类号: TP727
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6199.2012.02.014

摘要

针对全局和声搜索算法(GHS)存在的缺陷,提出改进全局和声搜索算法(IGHS).该算法通过扩大最优和声搜索区域,并在搜索过程中引入受和声库影响的微调变量,从而增强了算法跳出局部极小值束缚的能力.将该改进算法应用于电力负荷预测中,提出基于改进全局和声搜索算法最小二乘支持向量机(IGHS-LSSVM)的负荷预测方法.利用某电力公司的历史数据进行仿真,结果表明方法具有较高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘晓华	鲁东大学数学与信息学院	68	282	8.0	13.0
2	高荣	鲁东大学数学与信息学院	11	85	4.0	9.0
3	江鑫	鲁东大学数学与信息学院	1	3	1.0	1.0