基于改进型SVR的电网短期负荷预测

• 作者: 钱志
• 来源期刊: 中国电力
• 学科: 工学
• 关键词: 短期负荷预测 人工鱼群优化算法 粒子群优化 混沌机制
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 电网
• 页码范围: 54-58
• 页数: 5页
• 分类号: TM715
• 字数: 3213字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11930/j.issn.1004-9649.2016.08.054.05

摘要

常规的支持向量回归预测模型(SVR)预测算法采用人工经验的方法对RBF核函数参数、不敏感系数和惩罚系数等参数进行选取,其性能会因随机选取的参数而变得随机和不确定.人工鱼群算法的初始参数会对整个算法的优化性能产生较大影响,将粒子群优化算法和混沌机制引入常规人工鱼群算法,对其进行改进,可以提高种群多样性和全局寻优能力,避免优化算法陷入局部最优解.通过实验方法对改进型人工鱼群优化SVR预测模型的性能进行分析.结果表明,所研究的短期负荷预测精度较高,具有较好的工程应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱志		10	18	3.0	3.0