基于PSO和曲线重迭算法的扩展短期负荷预测

• 作者: 张华彬 张玲玲 杨明玉
• 来源期刊: 电力科学与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 扩展短期负荷预测 粒子群优化 改进曲线重迭算法
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 页码范围: 32-36
• 页数: 5页
• 分类号: TM714
• 字数: 3017字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-0792.2014.07.007

摘要

精确的电力系统扩展短期负荷预测,有利于改善短期负荷预测效果和制定科学合理的滚动发电计划.根据历史负荷数据的内在规律性,提出了一种基于粒子群优化改进曲线重迭算法的扩展短期负荷预测方法.该方法由若干个同日类型日形成相关负荷集,并结合粒子群优化算法(PSO)的全局寻优能力对传统曲线重迭法中的参数进行了优化,有效克服了传统曲线重迭算法中依据经验选定参数的盲目性.研究结果表明,该预测方法较传统曲线重迭预测法有更高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨明玉	华北电力大学电气与电子工程学院	70	563	13.0	17.0
2	张华彬	华北电力大学电气与电子工程学院	5	42	3.0	5.0
3	张玲玲	华北电力大学电气与电子工程学院	5	35	3.0	5.0