遗传算法在中长期电量最优组合预测中的应用

被引：8

作者：

薛必克 ^{[1
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李陈龙 ^{[2
]}

郑亚先 ^{[1
]}

邵平 ^{[1
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龙苏岩 ^{[1
]}

张光耀 ^{[3
]}

机构：

[1] 中国电力科学研究院

[2] 山东电力集团公司

[3] 国电南瑞科技股份有限公司

来源：

华东电力 | 2012年 / 40卷 / 09期

关键词：

中长期电量预测; 最优组合; 遗传算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM715 [电力系统规划]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

为综合考虑多种电量影响因素,以提高中长期电量预测的精度,引入了最优组合模型,在多种预测模型组合中,以各预测模型的组合权重作为优化变量,由于优化组合模型约束条件所构成的解的空间具有非凸的特点,导致常规线性优化算法无法直接求解最优的组合权重,为此,采用了遗传算法计算各预测模型的组合权重,预测了某地区2010年各月的负荷电量。

引用

页码：1525 / 1527

页数：3