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题名基于IWOA-KELM的船厂电力负荷超短期预测
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作者
王帅
孔令兵
王健
郭凤群
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机构
中船第九设计研究院工程有限公司
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出处
《建筑电气》
2024年第12期34-38,共5页
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文摘
根据船厂运维管理和电力负荷的特点,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(IWOA)优化核函数极限学习机(KELM)的预测模型进行船厂电力超短期负荷预测:为了提高鲸鱼优化算法(WOA)优化性能,引入启发式概率搜索和自适应权重因子;将KELM参数正则化系数C和核参数λ作为优化对象,将均方根误差(RMSE)结合L1正则化系数作为目标函数,利用IWOA对其进行优化。通过对某船厂实测数据进行对比、研究,结果表明:IWOA-KELM具备良好的泛化能力,预测误差更小,预测精度更高,具备良好的适应性,满足船厂运维人员的使用需求。
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关键词
船厂
电力负荷
预测模型
鲸鱼优化算法(WOA)
核函数极限学习机(KELM)
自适应寻优
启发式概率搜索
自适应惯性权重
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Keywords
shipyard
power load
forecasting model
whale optimization algorithm(WOA)
kernel extreme learning machine(KELM)
adaptive optimization
heuristic probabilistic search
adaptive inertia weight
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分类号
TM714
[电气工程—电力系统及自动化]
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