本文關(guān)鍵詞：基于小波變換和改進(jìn)螢火蟲(chóng)算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)　出處：《數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí)》2017年03期 　論文類(lèi)型：期刊論文

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【摘要】：提出了一種基于小波變換和改進(jìn)螢火蟲(chóng)優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法.通過(guò)小波分解和重構(gòu),對(duì)原始負(fù)荷序列進(jìn)行降噪;在模型訓(xùn)練階段利用改進(jìn)的螢火蟲(chóng)算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)參數(shù),獲得各序列的最優(yōu)模型;針對(duì)各子序列分別預(yù)測(cè)疊加得到最終預(yù)測(cè)值.通過(guò)在兩種時(shí)間尺度的數(shù)據(jù)序列上進(jìn)行數(shù)值計(jì)算,與傳統(tǒng)的ARMA、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)及LSSVM等多種經(jīng)典預(yù)測(cè)模型相比,模型預(yù)測(cè)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(jì)劃項(xiàng)目(B2014256)
【分類(lèi)號(hào)】：TP18;TM715
【正文快照】： 1引言 負(fù)荷預(yù)測(cè)一直以來(lái)都是電力系統(tǒng)的一個(gè)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(jì)調(diào)度、自動(dòng)發(fā)電控制、安全評(píng)估、維護(hù)調(diào)度和能源商業(yè)化W.短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)主要是指預(yù)報(bào)未來(lái)幾小時(shí)、1天至幾天的用電量精準(zhǔn)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)可以經(jīng)濟(jì)合理地安排電力系統(tǒng)發(fā)電機(jī)組

【參考文獻(xiàn)】

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3 毛力;王運(yùn)濤;劉興陽(yáng);李朝鋒;;基于改進(jìn)極限學(xué)習(xí)機(jī)的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法[J];電力系統(tǒng)保護(hù)與控制;2012年20期

4 朱祥和;王子琦;李嚴(yán);劉軼;;基于EEMD的LS-SVM和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合短期負(fù)荷預(yù)測(cè)[J];數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí);2012年08期

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【共引文獻(xiàn)】

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2 馮哲;楊緒兵;張福全;;隨機(jī)投影下的Plane-Gaussian人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[J];數(shù)據(jù)采集與處理;2017年02期

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4 朱祥和;;基于小波變換和改進(jìn)螢火蟲(chóng)算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)[J];數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí);2017年03期

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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9 胡子珩;劉順桂;邱利斌;朱成騏;張伯明;孫宏斌;;深圳電網(wǎng)智能化自動(dòng)運(yùn)行短期負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)[J];電網(wǎng)技術(shù);2005年23期

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2 朱桂華;賴(lài)曉平;云昌欽;;在線短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法的研究與應(yīng)用[A];1995年中國(guó)控制會(huì)議論文集（上）[C];1995年

3 杜欣慧;張嶺;畢艷華;;采用自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測(cè)[A];2004全國(guó)測(cè)控、計(jì)量與儀器儀表學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（下冊(cè)）[C];2004年

4 侯廣松;劉偉生;謝廣建;;基于相關(guān)因素映射和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)[A];2006電力系統(tǒng)自動(dòng)化學(xué)術(shù)交流研討大會(huì)論文集[C];2006年

5 唐向陽(yáng);;應(yīng)用于短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的自適應(yīng)建模方法[A];廣西電機(jī)工程學(xué)會(huì)第七屆青年學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2002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(fù)荷預(yù)測(cè)[A];山東電機(jī)工程學(xué)會(huì)第十一屆優(yōu)秀學(xué)術(shù)論文集[C];2008年

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2 鄭永康;相空間重構(gòu)與支持向量機(jī)結(jié)合的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)研究[D];西南交通大學(xué);2008年

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

4 程其云;基于數(shù)據(jù)挖掘的電力短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型及方法的研究[D];重慶大學(xué);2004年

5 王志勇;數(shù)據(jù)挖掘方法在短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究[D];浙江大學(xué);2007年

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

7 蘇慶新;區(qū)域電力系統(tǒng)超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)及網(wǎng)絡(luò)建模分析[D];東華大學(xué);2008年

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10 謝忠玉;電力短期負(fù)荷時(shí)間序列混沌特性分析及預(yù)測(cè)研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2010年

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2 張芳明;電力市場(chǎng)環(huán)境下的電力系統(tǒng)擴(kuò)展短期負(fù)荷預(yù)測(cè)研究[D];湖南大學(xué);2009年

3 李國(guó)輝;超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的廣義外推法[D];大連理工大學(xué);2008年

4 蔡佳宏;超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的研究[D];四川大學(xué);2006年

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本文編號(hào)：1416043