本文關(guān)鍵詞：基于小波變換和改進螢火蟲算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機的短期負荷預(yù)測　出處：《數(shù)學(xué)的實踐與認識》2017年03期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 負荷預(yù)測 小波變換 改進螢火蟲算法 極限學(xué)習(xí)機

【摘要】：提出了一種基于小波變換和改進螢火蟲優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機的短期負荷預(yù)測方法.通過小波分解和重構(gòu),對原始負荷序列進行降噪;在模型訓(xùn)練階段利用改進的螢火蟲算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機參數(shù),獲得各序列的最優(yōu)模型;針對各子序列分別預(yù)測疊加得到最終預(yù)測值.通過在兩種時間尺度的數(shù)據(jù)序列上進行數(shù)值計算,與傳統(tǒng)的ARMA、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機及LSSVM等多種經(jīng)典預(yù)測模型相比,模型預(yù)測效果更優(yōu).
[Abstract]:A short-term load forecasting method based on wavelet transform and improved firefly optimal extreme learning machine is proposed. The original load sequence is de-noised by wavelet decomposition and reconstruction. In the stage of model training, the improved firefly algorithm is used to optimize the parameters of the extreme learning machine, and the optimal model of each sequence is obtained. Finally, the final prediction value is obtained by the superposition of each sub-sequence, and the result is compared with the traditional ARMA-BP neural network by numerical calculation on two time scale data series. Support vector machine (SVM) and LSSVM are more effective than other classical prediction models.
【作者單位】： 武昌首義學(xué)院基礎(chǔ)科學(xué)部;
【基金】：湖北省教育廳科學(xué)研究計劃項目(B2014256)
【分類號】：TP18;TM715
【正文快照】： 1引言 負荷預(yù)測一直以來都是電力系統(tǒng)的一個關(guān)鍵操作和規(guī)劃途徑,它影響著電力系統(tǒng)的諸多決策,如經(jīng)濟調(diào)度、自動發(fā)電控制、安全評估、維護調(diào)度和能源商業(yè)化W.短期電力負荷預(yù)測主要是指預(yù)報未來幾小時、1天至幾天的用電量精準的電力負荷預(yù)測可以經(jīng)濟合理地安排電力系統(tǒng)發(fā)電機組

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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3 杜欣慧;張嶺;畢艷華;;采用自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行短期負荷預(yù)測[A];2004全國測控、計量與儀器儀表學(xué)術(shù)年會論文集（下冊）[C];2004年

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7 侯廣松;劉偉生;;基于相關(guān)因素映射和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負荷預(yù)測[A];山東電機工程學(xué)會第十一屆優(yōu)秀學(xué)術(shù)論文集[C];2008年

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9 張雪瑩;管霖;;采用譜分析建模和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負荷預(yù)測方案[A];廣東省電機工程學(xué)會2003-2004年度優(yōu)秀論文集[C];2005年

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3 王碩禾;基于短期負荷預(yù)測技術(shù)的電能控制系統(tǒng)研究[D];天津大學(xué);2009年

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6 葉彬;混合智能建模技術(shù)及其在短期負荷預(yù)測中的應(yīng)用研究[D];浙江大學(xué);2006年

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5 羅軍;跨平臺短期負荷預(yù)測系統(tǒng)的研究、設(shè)計、實現(xiàn)[D];清華大學(xué);2006年

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8 郭杰昊;基于混沌時間序列的短期負荷預(yù)測研究[D];上海交通大學(xué);2015年

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10 柏建良;組合預(yù)測模型在湖州電網(wǎng)短期負荷預(yù)測中的應(yīng)用[D];華北電力大學(xué);2015年

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本文編號：1416043