本文選題：ABC算法 + 中長(zhǎng)期電力負(fù)荷　； 參考：《電力系統(tǒng)保護(hù)與控制》2014年23期

【摘要】：將人工蜂群(ABC)算法應(yīng)用到中長(zhǎng)期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中,通過(guò)與組合預(yù)測(cè)模型相結(jié)合,對(duì)組合預(yù)測(cè)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化權(quán)重求解。另外針對(duì)該算法的早期收斂速度慢、后期容易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn),通過(guò)引入擾動(dòng)項(xiàng),并進(jìn)行最壞蜜源替代予以解決。實(shí)例分析證明該改進(jìn)算法收斂速度快,全局尋優(yōu)能力強(qiáng)。利用它求得的組合預(yù)測(cè)值,相對(duì)于單一模型的預(yù)測(cè)結(jié)果,精度有較大的提高,說(shuō)明該改進(jìn)算法應(yīng)用到中長(zhǎng)期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中是可行的。
[Abstract]:The artificial bee colony ABC algorithm is applied to the medium and long term power load forecasting. By combining with the combined forecasting model, the optimal weight of the combined forecasting objective function is solved. In addition, the early convergence speed of the algorithm is slow, and the local optimum is easy to fall into in the later stage, which is solved by introducing the disturbance term and replacing the worst nectar source. The example shows that the improved algorithm has fast convergence speed and strong global optimization ability. Compared with the prediction results of a single model, the accuracy of the combined prediction value obtained by the proposed method is greatly improved, which indicates that the improved algorithm is feasible in the medium and long term power load forecasting.
【作者單位】： 湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;南方電網(wǎng)技術(shù)研究中心;湖南湖大華龍電氣與信息技術(shù)有限公司;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51277059)~~
【分類號(hào)】：TM715

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1916728