文章摘要:针对负荷预测过程中特征量难以确定以及极限学习机(ELM)存在因随机产生的初始权值和阈值导致输出稳定性低的问题,提出一种基于格拉姆-施密特正交化与皮尔逊相关性分析相结合(GSO-PCA)的特征选择和改进灰狼(IGWO)算法优化ELM的短期电力负荷预测方法。首先,对两种不同类型的特征分别使用GSO算法和PCA进行优选,并根据平均绝对百分比误差(MAPE)确定最优特征集,与传统的经验特征选择、最大互信息系数(MIC)特征选择、随机森林(RF)特征选择比较,MAPE分别降低了1.34%、0.59%、0.87%,验证了GSO-PCA特征选择的优越性;其次,将Tent混沌映射和粒子群优化(PSO)算法融入到灰狼优化算法中,得到IGWO算法,并利用两种典型的测试函数对IGWO性能进行测试,证明了IGWO算法具有更强的寻优能力;然后,使用IGWO算法对ELM的初始权值和阈值进行动态优化,建立IGWO-ELM短期负荷预测模型;最后,结合实例分析,将拟合优度检验系数、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和MAPE作为评价指标,并与传统的模型进行比较。仿真结果表明:所提预测模型得到的四个评价指标分别为0.9978、54.90kW、72.02kW和1.52%,且明显优于其他模型,验证了本文所提方法的有效性和优越性。
文章关键词:
项目基金:陕西省自然科学基础研究计划资助项目 (2021JM-393),
论文作者:商立群 李洪波 侯亚东 黄辰浩 张建涛
作者单位:西安科技大学电气与控制工程学院
论文分类号: TM715;TP18
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