基于改进PSO算法的Logistic模型在饱和负荷预测中的应用

• 作者: 姚建刚 左郑敏 朱向前 林勇 欧阳旭 邹品晶
• 来源期刊: 电力需求侧管理
• 学科: 工学
• 关键词: PSO算法 饱和电力负荷预测 Logistic时间序列预测 参数求解 Marquardt迭代算法
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 5-10
• 页数: 6页
• 分类号: TM715.1
• 字数: 5160字
• 语种: 中文

摘要

将改进的粒子群（PSO）算法应用到饱和电力负荷预测中，通过与Logistic时间序列预测模型相结合，对Logistic曲线函数进行优化参数求解。建立了基于该优化算法的Logistic时间序列饱和负荷预测模型，利用某地区电网历史数据进行Logistic时间序列分析。仿真结果表明，该改进算法收敛速度快，全局寻优能力强，克服了传统PSO算法局部搜索能力较差、容易陷入局部最优的缺点。利用它得到的Logistic拟合曲线，相对于传统PSO算法和Marquardt迭代算法的拟合结果，精度有明显的提高，说明该模型能够很好地反映电力负荷整体变化趋势。另外，运用该模型和人均用电量法分别对某地区电网饱和全社会用电量进行预测，结果显示两者预测结果较为接近，而人均用电量法在饱和电力负荷预测中运用已较为成熟，因此可以证明该模型应用到饱和电力负荷预测中是可行的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚建刚	湖南大学电气与信息工程学院	221	4287	36.0	52.0
2	左郑敏		25	136	7.0	10.0
3	林勇	广东电网公司电网规划研究中心	38	245	8.0	14.0
4	朱向前	湖南大学电气与信息工程学院	8	68	4.0	8.0
5	欧阳旭	湖南大学电气与信息工程学院	5	54	3.0	5.0
6	邹品晶	湖南大学电气与信息工程学院	3	40	3.0	3.0