运用遗传规划法进行电力系统中长期负荷预测

被引:20
作者
徐光虎
机构
[1] 上海交通大学电气工程系 上海
关键词
电力系统; 负荷预测; 遗传规划; Read线性编码;
D O I
暂无
中图分类号
TM715 [电力系统规划];
学科分类号
080802 [电力系统及其自动化];
摘要
运用遗传规划法进行中长期负荷预测,将预测模型作为遗传规划中的个体,根据"优胜劣汰"的原则,运用复制、变异和交叉三个主要的遗传算子操作,搜索最优预测模型。它根据历史样本数据自动生成负荷预测模型,包括模型的函数形式以及模型参数。同时在模型的实现上对遗传个体进行Read线性编码,用十进制编码来代替个体树,通过对编码的操作来实现各种遗传操作,极大地提高了程序运算效率。通过对某地的年用电量进行预测,同时与传统的多元线性回归模型进行比较,结果表明,GP模型可以显著提高预测精度。
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[2]
Two Fast Tree-creation Algorithms for Genetic Programming Sean L; IEEE Trans on Evolutionary Computation 2000,