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题名基于改进粒子群算法的电力系统短期负荷预测
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作者
杨俊义
高骞
洪宇
朱殿超
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机构
国网江苏省电力有限公司发展策划部
国网江苏省电力有限公司连云港供电分公司
北京国电通网络技术有限公司规划与计划管理业务事业部
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出处
《吉林大学学报（信息科学版）》
CAS
2022年第3期394-399,共6页
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基金
国网江苏省电力有限公司科技基金资助项目(J2020094)。
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文摘
为解决电力系统中因负荷数据混沌特性强、噪声影响多,导致多分段短期负荷预测精准度不高的问题,提出基于改进粒子群的电力系统多分段短期负荷预测方法。以电力系统的历史数据作为分析基础,引入粒子聚合概念,建立解空间,在空间内搜索全局负荷数据,将原始数据代入解空间中,确定数据分布范围。建立最优目标函数,利用线性递减规律计算自适应负荷粒子权值,凭借迭代更新函数将粒子权值不断逼近最优值。综合局部预测函数和全局预测函数,与改进粒子群预测规律结合,以最大决定权重系数调节矩阵,完成负荷预测。仿真实验证明,所提方法对负荷数据的判定及分析能力强,自适应性好,预测结果与实际数值拟合程度高。
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关键词
多分段短期负荷
改进粒子群
最优搜索
解空间
线性递减规律
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Keywords
multi-segment short-term load
improved particle group
optimal search
solution space
linear decreasing law
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分类号
TM718
[电气工程—电力系统及自动化]
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