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基于改进ABC算法的中长期电力负荷组合预测  
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【英文篇名】 Improved artificial bee colony algorithm applied to medium and long-term load combination forecasting
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【作者】 陈强; 金小明; 姚建刚; 杨胜杰; 龚磊; 吴兆刚;
【英文作者】 CHEN Qiang; JIN Xiao-ming; YAO Jian-gang; YANG Sheng-jie; GONG Lei; WU Zhao-gang; College of Electrical and Information Engineering; Hunan University; Electric Power Research Institute; CSG; Hunan HDHL Electrical & Information Technology Co.; Ltd.;
【作者单位】 湖南大学电气与信息工程学院; 南方电网技术研究中心; 湖南湖大华龙电气与信息技术有限公司;
【文献出处】 电力系统保护与控制 , Power System Protection and Control, 编辑部邮箱 2014年 23期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 ABC算法; 中长期电力负荷; 组合预测; 扰动项; OBL策略;
【英文关键词】 artificial bee colony algorithm; medium and long-term electricity load; combination forecasting; disturbing term; OBL strategy;
【摘要】 将人工蜂群(ABC)算法应用到中长期电力负荷预测中,通过与组合预测模型相结合,对组合预测目标函数进行优化权重求解。另外针对该算法的早期收敛速度慢、后期容易陷入局部最优的缺点,通过引入扰动项,并进行最坏蜜源替代予以解决。实例分析证明该改进算法收敛速度快,全局寻优能力强。利用它求得的组合预测值,相对于单一模型的预测结果,精度有较大的提高,说明该改进算法应用到中长期电力负荷预测中是可行的。
【英文摘要】 Artificial bee colony(ABC) algorithm is applied to the medium and long term power load forecasting. Combined with the combination forecasting model, it optimizes the weights of combination prediction in objective function. A disturbing term and worst honey substitution are introduced to overcome the problems of slow convergence speed in the early stage and easy falling to local optimum in the late stage of the existing ABC algorithm. Case analysis shows that the improved method has rapid convergence and str...
【基金】 国家自然科学基金项目(51277059)~~
【更新日期】 2014-12-24
【分类号】 TM715
【正文快照】 0引言中长期电力负荷预测是电力系统调度运行、发展规划的前提,其精度对电力系统的安全、稳定、可靠、经济运行起着至关重要的作用[1-2]。由于中长期电力负荷预测具有预测时间跨度大,影响因素较多的特点,而单一电力负荷预测模型只能模拟影响其中的一个或几个因素,因此难以得到?

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