基于改进混沌理论和ACPSO鄄LSSVR的短期负荷预测

• 作者: 孙景文 常鲜戎
• 来源期刊: 电力科学与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 短期负荷预测 改进混沌理论 最小二乘支持向量机 自适应混沌粒子群
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 研究与分析/动力工程
• 页码范围: 59-65
• 页数: 7页
• 分类号: TM715
• 字数: 6090字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.16720792.2014.06.012

摘要

针对现有混沌理论中嵌入维数和延迟时间的选取难以达到最优，局域预测时邻近预测点的选取不够准确，提出了改进的混沌理论：采用改进的C-C法找到嵌入维数和延迟时间；邻近预测点的选取根据参考相点的演化趋势进行判断。针对最小二乘支持向量回归机LSSVR参数难以确定，提出ACPSO-LSSVR：自适应混沌粒子群ACPSO一方面能根据群体早熟收敛程度和个体自适应值来调整惯性权重，另一方面能根据混沌变量的随机性和遍历性进行粒子的初始化，加快优化过程，防止局部极小。采用ACP-SO来优化LSSVR的待选参数，提高负荷预测的精度。实例分析验证了该方法的可行性和实用性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	常鲜戎	华北电力大学电气与电子工程学院	79	789	13.0	23.0
2	孙景文	华北电力大学电气与电子工程学院	5	30	4.0	5.0