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混沌粒子群优化算法在短期负荷预测中的应用
被引量：
3
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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
混沌粒子群优化算法在短期负荷预测中的应用
被引量：
3
1
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
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
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