基于改进模糊聚类法和CPSO-LSSVM的母线负荷预测

针对大型冶金企业专用母线负荷种类多、分布不均、规律性弱等特点,利用自组织特征映射神经网络(self-organizing feature map,SOM)对模糊聚类法进行改进,以选择待预测日的相似日,通过db4小波对相似日负荷数据进行分解、去噪和重构处理后作为后期预测模型的训练样本;采用混沌粒子群算法(chaos particle swarm optimization,CPSO)对最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)算法的惩罚参数和核函数覆盖宽度进行优化,构造了基于CPSO和LSSVM的母线负荷预测模型。仿真结果表明:该负荷预测模型,将预测结果的相对误差降低到1.998%,预测精度达到了97%,提高了专用母线负荷预测准确性。