基于混沌蚁群算法的电力短期负荷预测

李慧; 王来运

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基于混沌蚁群算法的电力短期负荷预测

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通过对电力负荷变化规律和影响因素的分析,提出了一种新的短期电力负荷预测模型.首先利用混沌理论将杂乱无章的历史数据进行相空间重构,找出其中的潜在规律,并粗选预测参考点；然后利用蚁群优化算法,考虑距离因素和相点演化的相关性因素,对粗选的预测参考点作进一步精选,提高其质量；最后采用GM(1,1)灰色模型得到预测日的负荷数据.实际算例验证了提出的方法具有较好的预测精度.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2011年第4期|40-43|共4页
作者
李慧; 王来运;
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作者单位

北京信息科技大学自动化学院,北京100192;

湖北省水利水电规划勘测设计院北京分院,北京100053;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电力系统规划;
关键词
混沌理论; 蚁群算法; 短期负荷预测;

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