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改进蚁群化学聚类算法在短期负荷预测中的应用
被引量：
7
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作者
曾利军
陈敏
罗细飞
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2012年第4期59-62,70,共5页
针对现有电力系统短期负荷预测精度低、数据处理量大、易陷入局部寻优等缺点,提出了一种改进蚁群化学聚类方法。该方法通过在蚁群化学聚类算法的基础上引入核函数来优化负荷预测因素,减少在训练过程中的数据量,提高了预测速度和精度。...
针对现有电力系统短期负荷预测精度低、数据处理量大、易陷入局部寻优等缺点,提出了一种改进蚁群化学聚类方法。该方法通过在蚁群化学聚类算法的基础上引入核函数来优化负荷预测因素,减少在训练过程中的数据量,提高了预测速度和精度。经过对湖南某市的短期负荷预测,并与SVM及神经网络对比,其结果表明该预测模型精度高于SVM与神经网络模型精度。理论分析和实验数据验证了该算法具有一定的实用性和可行性。
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关键词
核函数
短期负荷预测
蚁群化学聚类
局部寻优
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题名
改进蚁群化学聚类算法在短期负荷预测中的应用
被引量：
7
1
作者
曾利军
陈敏
罗细飞
机构
湖南工学院计算机科学系
湖南工学院电气与信息工程系
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2012年第4期59-62,70,共5页
基金
湖南教育厅科学研究项目(09C297)
湖南省大学生研究性学习和创新性实验计划项目(H2010D0786)
文摘
针对现有电力系统短期负荷预测精度低、数据处理量大、易陷入局部寻优等缺点,提出了一种改进蚁群化学聚类方法。该方法通过在蚁群化学聚类算法的基础上引入核函数来优化负荷预测因素,减少在训练过程中的数据量,提高了预测速度和精度。经过对湖南某市的短期负荷预测,并与SVM及神经网络对比,其结果表明该预测模型精度高于SVM与神经网络模型精度。理论分析和实验数据验证了该算法具有一定的实用性和可行性。
关键词
核函数
短期负荷预测
蚁群化学聚类
局部寻优
Keywords
kernel function
short-term load forecasting
antclust algorithm
local optimization
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
改进蚁群化学聚类算法在短期负荷预测中的应用
曾利军
陈敏
罗细飞
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2012
7
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