基于改进粒子群算法的电力负荷预测模型

• 作者: 张超
• 来源期刊: 技术与市场
• 关键词: 电力负荷 粒子群算法优化 建模 模型训练
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 创新与实践
• 页码范围: 37-39
• 页数: 3页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-8554.2021.06.012

摘要

采用粒子群算法构建电力系统负荷模型,并利用支持向量机模型对电网负荷进行优化处理,以径向基函数作为支持向量机的核函数,以电力负荷作为输入量,建立基于改进粒子群优化算法的电力负荷预测模型.以居民小区为基本单位进行用电信息采集,采用改进粒子群算法对用电情况进行验证分析,并将改进粒子群电力负荷预测模型与支持向量机预测模型进行比较.结果表明:建立的基于改进粒子群优化算法电力负荷预测模型具备更高的预测精度与更好的适用性.