基于ISSA-ELM的短期电力负荷预测研究

葛琼宇; 王致杰

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负荷预测的准确性与电力系统的运行安全关系密切，寻求更为精准的预测方法是当前面临的重要问题。提出一种基于改进麻雀算法优化极限学习机的负荷预测模型。在标准麻雀算法中引入Sobol序列、自适应收敛因子以及柯西变异，以增强初始种群历遍性、平衡算法重点区域搜索能力与全局的搜索能力。相较于标准麻雀算法，采用改进麻雀算法对极限学习机的关键参数寻优，可实现对负荷更为精准的预测。仿真结果表明，该模型拥有更为良好的回归精度和泛化能力，在短期电力负荷预测方面能够得到更精确的预测结果。

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来源
《国外电子测量技术》 |2022年第4期|119-125|共7页
作者
葛琼宇; 王致杰;
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作者单位

上海电机学院电气工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电力系统规划;人工智能理论;
关键词
短期负荷预测; 麻雀算法; 极限学习机; Sobol序列; 柯西变异;

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