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基于混合粒子群算法的短期负荷预测模型
被引量：
14
1
作者
王波
邰能灵
+3 位作者
翟海青
叶剑
朱家栋
漆梁波
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2008年第3期50-55,共6页
由于电力负荷内在的非线性特性,传统基于梯度搜索的参数辨识技术可能陷入局部最优,影响了预测精度,故提出了混合进化和粒子群优化算法。将进化算法的基本思想引入粒子群优化算法,不但保持了粒子群算法结构简单、易于实现的特点,而且充...
由于电力负荷内在的非线性特性,传统基于梯度搜索的参数辨识技术可能陷入局部最优,影响了预测精度,故提出了混合进化和粒子群优化算法。将进化算法的基本思想引入粒子群优化算法,不但保持了粒子群算法结构简单、易于实现的特点,而且充分发挥了进化算法的全局搜索能力,可有效提高算法的精度和收敛速度。对上海地区电网进行短期负荷预测,与实际值相比较,结果表明,该算法具有较高的预测精度,是一种有效的短期预测方法。
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关键词
外源自回归动平均
进化算法
粒子群优化
短期负荷预测
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职称材料
考虑外生变量的广义自回归条件异方差日前电价预测模型
被引量：
11
2
作者
牛东晓
刘达
+1 位作者
冯义
李金超
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2007年第22期44-48,共5页
利用广义自回归条件异方差模型预测电价,并在该模型中引入周用电比率作为外生变量,以增加模型对外界影响的响应。采用上述方法对美国PJM电力市场2004年12月份的日前电价进行预测,结果表明该方法对高峰时段电价的预测精度明显高于与之对...
利用广义自回归条件异方差模型预测电价,并在该模型中引入周用电比率作为外生变量,以增加模型对外界影响的响应。采用上述方法对美国PJM电力市场2004年12月份的日前电价进行预测,结果表明该方法对高峰时段电价的预测精度明显高于与之对比的其他模型,整体预测精度也好于对比模型。
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关键词
电力市场
目前电价预测
外生变量
自回归滑动平均
广义自回归条件异方差
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职称材料
混沌粒子群优化算法在短期负荷预测中的应用
被引量：
3
3
作者
王波
徐泽柱
高松波
《水电能源科学》
北大核心
2009年第2期208-211,共4页
针对短期负荷预测受气象因素影响大、传统参数辨识方法易陷入局部最优导致预测精度不高,采用外源自回归动平均(ARMAX)时间序列模型和混沌惯性权值粒子群优化算法进行模型识别。算例表明,该算法在短期负荷预测中预测精度较高,可供类似工...
针对短期负荷预测受气象因素影响大、传统参数辨识方法易陷入局部最优导致预测精度不高,采用外源自回归动平均(ARMAX)时间序列模型和混沌惯性权值粒子群优化算法进行模型识别。算例表明,该算法在短期负荷预测中预测精度较高,可供类似工程借鉴。
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关键词
armax
模型
混沌
粒子群优化
短期负荷预测
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职称材料
题名
基于混合粒子群算法的短期负荷预测模型
被引量：
14
1
作者
王波
邰能灵
翟海青
叶剑
朱家栋
漆梁波
机构
上海交通大学电气工程系
上海市电力公司调度通信中心
上海中心气象台
出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2008年第3期50-55,共6页
文摘
由于电力负荷内在的非线性特性,传统基于梯度搜索的参数辨识技术可能陷入局部最优,影响了预测精度,故提出了混合进化和粒子群优化算法。将进化算法的基本思想引入粒子群优化算法,不但保持了粒子群算法结构简单、易于实现的特点,而且充分发挥了进化算法的全局搜索能力,可有效提高算法的精度和收敛速度。对上海地区电网进行短期负荷预测,与实际值相比较,结果表明,该算法具有较高的预测精度,是一种有效的短期预测方法。
关键词
外源自回归动平均
进化算法
粒子群优化
短期负荷预测
Keywords
auto-regressive and moving average with exogenous variables （armax）
evolution algorithm
particle swarm optimization （PSO）
short-term load forecast （STLF）
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
考虑外生变量的广义自回归条件异方差日前电价预测模型
被引量：
11
2
作者
牛东晓
刘达
冯义
李金超
机构
华北电力大学工商管理学院
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2007年第22期44-48,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(70671039)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20040079008)
河北省自然科学基金资助项目(G2005000584)。~~
文摘
利用广义自回归条件异方差模型预测电价,并在该模型中引入周用电比率作为外生变量,以增加模型对外界影响的响应。采用上述方法对美国PJM电力市场2004年12月份的日前电价进行预测,结果表明该方法对高峰时段电价的预测精度明显高于与之对比的其他模型,整体预测精度也好于对比模型。
关键词
电力市场
目前电价预测
外生变量
自回归滑动平均
广义自回归条件异方差
Keywords
electricity market, day-ahead electricity price forecasting
exogenous
variabl
e
autoregressive
moving
average
（ARMA）
generalized autoregressive conditional heteroscedasticity （GARCH）
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
F123.9 [经济管理—世界经济]
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职称材料
题名
混沌粒子群优化算法在短期负荷预测中的应用
被引量：
3
3
作者
王波
徐泽柱
高松波
机构
宁波出入境检验检疫局电气安全中心重点实验室
出处
《水电能源科学》
北大核心
2009年第2期208-211,共4页
文摘
针对短期负荷预测受气象因素影响大、传统参数辨识方法易陷入局部最优导致预测精度不高,采用外源自回归动平均(ARMAX)时间序列模型和混沌惯性权值粒子群优化算法进行模型识别。算例表明,该算法在短期负荷预测中预测精度较高,可供类似工程借鉴。
关键词
armax
模型
混沌
粒子群优化
短期负荷预测
Keywords
auto-regressive and moving average with exogenous variables （armax）
chaotic
particle swarm optimization
short-term load forecast （STLF）
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于混合粒子群算法的短期负荷预测模型
王波
邰能灵
翟海青
叶剑
朱家栋
漆梁波
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2008
14
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
考虑外生变量的广义自回归条件异方差日前电价预测模型
牛东晓
刘达
冯义
李金超
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2007
11
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
混沌粒子群优化算法在短期负荷预测中的应用
王波
徐泽柱
高松波
《水电能源科学》
北大核心
2009
3
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
统计分析
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