基于FOABHC＿SVM的微电网短期负荷预测模型

• 作者: 叶萧然 赵敏
• 来源期刊: 电器与能效管理技术
• 学科: 工学
• 关键词: 微电网 短期负荷预测 历史认知果蝇优化算法 支持向量机
• 年，卷（期）: 2015,（14）
• 所属期刊栏目: 微电网
• 页码范围: 22-27
• 页数: 6页
• 分类号: TM714
• 字数: 4225字
• 语种: 中文

摘要

为适应微电网的建设和发展对负荷预测效率及精度的要求，针对微电网负荷基数小、间歇性和随机性大等特点，提出一种基于历史认知果蝇优化算法（FOABHC）－优化支持向量机（SVM）的微电网短期负荷预测模型。以国内某微电网示范工程项目为例，将FOABHC＿SVM用于微电网短期负荷预测。实例仿真结果表明，所提出的FOABHC＿SVM预测模型优于SVM预测模型，更适用于当前微电网短期负荷预测需要。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵敏	鹤壁汽车工程职业学院电子工程系	25	21	3.0	3.0
2	叶萧然	鹤壁汽车工程职业学院电子工程系	15	6	2.0	2.0