【摘 要】
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结合最小二乘(LS)辨识以及一种基于进化规划(EP)和粒子群优化(PSO)的混合进化算法EPPSO, 针对对温度比较敏感的夏季负荷,提出一种3阶段短期负荷预测(STLF)算法。在第1阶段,应
【机 构】
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浙江大学电气工程学院; 浙江大学电气工程学院 浙江省杭州市 310027; 浙江省杭州市 310027;
【基金项目】
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国家杰出青年科学基金资助项目(60225006)国家自然科学基金资助项目(60421002)。
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结合最小二乘(LS)辨识以及一种基于进化规划(EP)和粒子群优化(PSO)的混合进化算法EPPSO, 针对对温度比较敏感的夏季负荷,提出一种3阶段短期负荷预测(STLF)算法。在第1阶段,应用LS设计模糊基函数网络(FBFN)完成STLF模糊空间划分;第2阶段,首先拓展FBFN成一阶Sugeno模糊模型,然后应用EPPSO调节其前件参数同时训练后件参数,最后将前述模型用于STLF得出的预测误差看做一个新的时间序列,并仅用气象因素对其进行辨识,可以用回归模型表示该辨识模型,进而应用LS进行辨识。文中提出的STLF模糊建模策略主要贡献于受气象因素影响较大的夏季负荷。仿真部分对浙江省电力公司的实际负荷进行了预测,与其他方法的比较结果证明该方法具有良好的预测性能。
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