基于IFOA-GRNN的电力系统短期负载预测.pdf

简介：
本文提出了一种结合改进型自组织映射（IFOA）与广义回归神经网络（GRNN）的方法，用于电力系统的短期负荷预测。通过优化模型参数提高预测精度和效率。 电力系统短期负荷预测在电力行业中是一项至关重要的任务，它对电力调度、供需平衡以及电网稳定运行具有决定性作用。本段落提出了一种基于改进果蝇优化算法（IFOA）与广义回归神经网络（GRNN）相结合的方法来提高预测精度和减少误差。 GRNN是一种基于统计学习理论的神经网络模型，其核心在于利用核函数将输入数据映射到一个平滑近似函数上。尽管它具有简单快速的学习过程及强大的预测能力，但默认设置下的平滑参数可能不适合所有情况，并可能导致预测准确性下降。因此，优化GRNN中的平滑参数是提升整体预测精度的关键。 IFOA是一种启发自果蝇觅食行为的优化算法，在全局搜索方面表现出色。然而，原始FOA在处理复杂问题时可能会出现早熟收敛或搜索效率低下的现象。文章中通过改进搜索距离策略来增强IFOA的性能和稳定性，使其能够更有效地调整GRNN中的平滑参数。 实际应用中，本段落选取了甘肃省某地区的电力负荷数据作为研究对象，并考虑温度、气象条件及日期类型等多种因素构建了一个包含这些影响因子的GRNN预测模型。通过使用优化后的IFOA来改进GRNN模型后，不仅提升了平滑参数的选择效果还避免了过拟合现象的发生，从而提高了该模型的泛化能力。 实验结果表明，在与传统误差反向传播神经网络（BPNN）和未经优化处理的FOA-GRNN模型进行对比时，IFOA-GRNN方法在预测准确度上表现更佳。这证明了所提出的方法在电力系统短期负荷预测中的高效性和准确性。 此外，该研究得到了甘肃省自然科学基金及干旱生境作物学重点实验室的支持，在学术和技术发展方面具有重要意义。通过这种方法能够为电力公司提供更为精确的负荷预测结果，有助于资源调度和决策制定，并最终提高整个电力系统的运行效率与经济效益。 总之，本段落介绍了一种结合IFOA优化技术来改进GRNN的方法以用于电力系统短期负荷预测任务中，从而提高了模型中的平滑参数选择精度并提升了整体预测性能。这为推动未来电力行业预测技术的发展提供了重要的参考价值，并有助于实现电力系统管理的智能化和精细化水平提升。