粒子群优化的灰色模型在中长期负荷预测中的应用 particle swarm optimization-based grey model for long-term load forecasting.pdfVIP

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2017-08-12 发布于上海
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粒子群优化的灰色模型在中长期负荷预测中的应用 particle swarm optimization-based grey model for long-term load forecasting.pdf

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粒子群优化的灰色模型在中长期负荷预测中的应用 particle swarm optimization-based grey model for long-term load forecasting

总第48卷第542期电测与仪表 V01．48No．542 2011年第02期 ElectricaIMeasurementInstrumentation Feb．201l 粒子群优化的灰色模型在中长期负荷预测中的应用杨胡萍，毕志鹏 (南昌大学信息工程学院，南昌330031) 摘要：针对GM(1，1)模型的局限性及在负荷预测中存在的问题，提出了一种基于粒子群优化的灰色模型。粒子群算法是一种新的全局优化算法，有很强的全局寻优能力，用它来优化灰色模型的背景值及初始值修正值，能较好地提高电力系统中长期负荷预测的精度。在虚拟仪器LabVIEW平台上进行仿真，验证了所提方法的有效性。关键词：负荷预测；粒子群算法；LabVIEW 中图分类号：TM715 文献标识码：A ParticleSwarm Modelfor Load Optimization——basedGrey Long—-term Forecasting YANG Hu—ping，BIZhi—peng of 33003 (InformationEngineeringCollegeNanChangUniversity，NanChang1，China．) settle Abstract：Inorderto the ofthe load new modelbasedon problemsGM(1，1)in forecasting，agrey particle swarln isanovelrandom which method hasextensive of optimization(PSO)isproposed．PSO optimization capability of load Callbe the back— globaloptimization．Theaccuracylong—termforecastingimprovedsignificantlybyoptimizing valueand conditionPSO．Theeffectivenessofthe modelisvalidated onthe ground original by proposed bysimulating ofLabview． platform words：load Key forecasting，particleswarm．optimization，LabVIEW 0引言。分量作为初始条件进行建模，造成对新信息利用不够电力负荷预测是电网规划的重要组成部分，也是充分，通过以戈“’(n)作为初始条件来提高预测模型电网规划的基础。其预测的准确性直接影响到电力的精度，但效果仍不够理想。系统投资及运行的合理性，直接关系到电网的安全、