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基于ISSA-ELM的短期电力负荷预测研究

葛琼宇  王致杰  
【摘要】: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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