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基于粒子群优化的非线性灰色Bernoulli模型在中长期负荷预测中的应用
被引:23
作者
:
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方仍存
周建中
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华中科技大学水电与数字化工程学院
周建中
张勇传
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华中科技大学水电与数字化工程学院
张勇传
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李清清
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刘力
机构
:
[1]
华中科技大学水电与数字化工程学院
来源
:
电网技术
|
2008年
/ 12期
基金
:
国家自然科学基金重点项目;
高等学校博士学科点专项科研基金;
关键词
:
中长期负荷预测;
非线性灰色Bernoulli模型;
粒子群优化(PSO);
参数优选;
D O I
:
10.13335/j.1000-3673.pst.2008.12.006
中图分类号
:
TM715 [电力系统规划];
学科分类号
:
摘要
:
将非线性灰色Bernoulli模型用于到中长期电力负荷预测,提出了优选模型参数的粒子群优化算法。该模型是将GM(1,1)模型与Bernoulli微分方程相结合的一种灰色模型,适用于对不同发展趋势曲线的预测。通过粒子群优化算法,以模型预测平均绝对百分误差最小为目标,选择最优的模型参数。采用不同测试数据以及实际电网负荷数据进行了验证,结果表明上述模型有很好的适应性及较高的预测精度。
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中长期电力负荷的变权灰色组合预测模型
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灰色Verhulst模型在中长期负荷预测中的应用
张伏生
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微粒群算法[M]. 科学出版社 , 曾建潮等编著, 2004
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