四川电力技术
四川電力技術
사천전력기술
SICHUAN ELECTRIC POWER TECHNOLOGY
2009年
1期
32-35
,共4页
周在阳%周步祥%师玉东%郑海滨
週在暘%週步祥%師玉東%鄭海濱
주재양%주보상%사옥동%정해빈
灰色模型%粒子群算法(PSO)%电力负荷预测%背景值
灰色模型%粒子群算法(PSO)%電力負荷預測%揹景值
회색모형%입자군산법(PSO)%전력부하예측%배경치
通过对dx(1)/dt+ax(1)=u的通解(x)(1)k=ce-ak+u/a的参数a、u、c直接求解,避免了灰微分方程参数辨识时选取合理背景值的问题,构建了适应性更强的不需构造GM(1,1)模型的背景值而直接求解灰微分方程参数的模型,并且在求解这些参数的过程中,应用了在求解非线性问题中具有全局寻优能力的粒子群算法(PSO).提出了基于粒子群算法优化的电力负荷灰色预测模型PSOGM(1,1,a,u,c),通过在电力负荷实例中的应用并与传统的GM(1,1)预测模型进行了效果比较,验证了基于粒子群算法优化的电力负荷GM(1,1)模型具有很好的预测精度和适用性.
通過對dx(1)/dt+ax(1)=u的通解(x)(1)k=ce-ak+u/a的參數a、u、c直接求解,避免瞭灰微分方程參數辨識時選取閤理揹景值的問題,構建瞭適應性更彊的不需構造GM(1,1)模型的揹景值而直接求解灰微分方程參數的模型,併且在求解這些參數的過程中,應用瞭在求解非線性問題中具有全跼尋優能力的粒子群算法(PSO).提齣瞭基于粒子群算法優化的電力負荷灰色預測模型PSOGM(1,1,a,u,c),通過在電力負荷實例中的應用併與傳統的GM(1,1)預測模型進行瞭效果比較,驗證瞭基于粒子群算法優化的電力負荷GM(1,1)模型具有很好的預測精度和適用性.
통과대dx(1)/dt+ax(1)=u적통해(x)(1)k=ce-ak+u/a적삼수a、u、c직접구해,피면료회미분방정삼수변식시선취합리배경치적문제,구건료괄응성경강적불수구조GM(1,1)모형적배경치이직접구해회미분방정삼수적모형,병차재구해저사삼수적과정중,응용료재구해비선성문제중구유전국심우능력적입자군산법(PSO).제출료기우입자군산법우화적전력부하회색예측모형PSOGM(1,1,a,u,c),통과재전력부하실례중적응용병여전통적GM(1,1)예측모형진행료효과비교,험증료기우입자군산법우화적전력부하GM(1,1)모형구유흔호적예측정도화괄용성.
