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基于MFOA-GRNN模型的年电力负荷预测
被引量：
41
1
作者
李冬辉
尹海燕
郑博文
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2018年第2期585-590,共6页
精确的年电力负荷预测为电力建设和电网运行提供可靠的指导。受多种因素的影响,年电力负荷曲线呈现出非线性特性,因此年电力负荷预测问题的解决需要建立在非线性模型的基础之上。广义回归神经网络（GRNN）已被证明在处理非线性问题上是...
精确的年电力负荷预测为电力建设和电网运行提供可靠的指导。受多种因素的影响,年电力负荷曲线呈现出非线性特性,因此年电力负荷预测问题的解决需要建立在非线性模型的基础之上。广义回归神经网络（GRNN）已被证明在处理非线性问题上是非常有效的。该网络只有一个扩展参数,如何确定适当的扩展参数是使用GRNN进行预测的关键点。提出了一种将多种群的果蝇优化算法（MFOA）和GRNN相结合的混合年电力负荷预测模型,用以解决上述问题。其中,MFOA用作为GRNN电力负荷预测模型选择适当的扩展参数。最后通过模拟实验数据分析,MFOA-GRNN模型的年电力负荷预测平均绝对百分比误差为0.510%,均方误差为0.281。并且将其结果与差分进化的支持向量机模型（DE-SVM）、粒子群优化的GRNN模型（PSO-GRNN）、以及果蝇优化的GRNN模型（FOA-GRNN）的预测结果进行了比较。最终得出,文中所提出的MFOA-GRNN模型在年电力负荷预测中的预测性能优于上述3种模型。
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关键词
年电力负荷预测
广义回归神经网络
参数优化
多种群
果蝇优化算法
相对误差
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职称材料
题名
基于MFOA-GRNN模型的年电力负荷预测
被引量：
41
1
作者
李冬辉
尹海燕
郑博文
机构
天津大学电气自动化与信息工程学院
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2018年第2期585-590,共6页
文摘
精确的年电力负荷预测为电力建设和电网运行提供可靠的指导。受多种因素的影响,年电力负荷曲线呈现出非线性特性,因此年电力负荷预测问题的解决需要建立在非线性模型的基础之上。广义回归神经网络（GRNN）已被证明在处理非线性问题上是非常有效的。该网络只有一个扩展参数,如何确定适当的扩展参数是使用GRNN进行预测的关键点。提出了一种将多种群的果蝇优化算法（MFOA）和GRNN相结合的混合年电力负荷预测模型,用以解决上述问题。其中,MFOA用作为GRNN电力负荷预测模型选择适当的扩展参数。最后通过模拟实验数据分析,MFOA-GRNN模型的年电力负荷预测平均绝对百分比误差为0.510%,均方误差为0.281。并且将其结果与差分进化的支持向量机模型（DE-SVM）、粒子群优化的GRNN模型（PSO-GRNN）、以及果蝇优化的GRNN模型（FOA-GRNN）的预测结果进行了比较。最终得出,文中所提出的MFOA-GRNN模型在年电力负荷预测中的预测性能优于上述3种模型。
关键词
年电力负荷预测
广义回归神经网络
参数优化
多种群
果蝇优化算法
相对误差
Keywords
annual power load forecasting
generalizedregression neural network
parameter optimization
multi-swarm
fi-uit fly optimization algorithm
relative error
分类号
TM72 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于MFOA-GRNN模型的年电力负荷预测
李冬辉
尹海燕
郑博文
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2018
41
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