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文檔簡介
1、電力負荷預測作為電力系統(tǒng)規(guī)劃和運行工作中必不可少的基礎性環(huán)節(jié),其準確性是為國民經(jīng)濟和人民生活提供可靠供電的首要條件,也是電力行業(yè)自身穩(wěn)定發(fā)展的前提,其重要性不言而喻。
迄今為止,國內(nèi)外學者和負荷預測專家不斷探索,形成了一系列行之有效的方法。然而各種方法都有自己的適用范圍以及存在不同程度的不足,因此,能夠結(jié)合實際情況合理地選擇預測方法并盡可能改善現(xiàn)有方法的不足是負荷預測工作的關鍵所在。
本文首先闡述了選題意義及目的,以
2、預測方法為基礎,對負荷預測的發(fā)展進行了綜述;重點探討了以灰色系統(tǒng)理論為基礎的灰色預測法,指出課題主要針對以GM(1,1)灰色預測模型為核心進行研究。灰色預測模型雖然已被廣泛應用,但也有其不足。通過對其建模機理與應用條件分析,指出GM(1,1)模型的局限性,作者提出采用人工魚群算法(AFSA)對模型進行優(yōu)化。隨著科技的發(fā)展,基于動物行為的多智能體算法在優(yōu)化問題上起到了越來越明顯的作用。浙江大學李曉磊等人于2002年提出的人工魚群算法是一種
3、群智能多點并行搜索優(yōu)化算法,該算法的最大優(yōu)點是能夠克服局部極值、取得全局極值,收斂速度快。
在傳統(tǒng)灰色預測模型的基礎上,本文首次將人工魚群算法應用于灰色預測模型的參數(shù)優(yōu)化問題,建立了人工魚群灰色模型(AFSA-GM)。在MATLAB環(huán)境下,完成了魚群算法的性能驗證以及基本灰色預測模型與改進模型的仿真。結(jié)果表明:魚群算法具有良好的全局搜索能力,適用于灰色模型的參數(shù)優(yōu)化問題;經(jīng)過改進之后的模型,擴展了普通GM(1,1)模型的適應范
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