生长曲线参数估计的改进微粒群算法

在现有文献研究的基础上,对生长曲线参数估计问题作了进一步的研究,给出了生长曲线参数估计的一个新方法—改进的微粒群最优化方法。该算法不需要计算梯度,容易应用于实际问题中。通过对微粒群算法的修正,使改进算法具有更加精确和快速的收敛性。实例计算表明,这种参数估计发具有较高的精度。     

基于改进微粒群优化的泊松曲线沉降预测模型

在现有文献研究的基础上,对泊松曲线沉降预测模型作了进一步的研究,给出了泊松曲线沉降预测模型的一个新方法-改进的微粒群最优化方法.该算法不需要计算梯度,容易应用于实际问题中.通过对微粒群算法的修正,使改进算法具有更加精确和快速的收敛性.经实例计算表明,这种方法具有较高的精度.     

基于粒子群优化灰色模型的电力系统负荷预测

在分析灰色GM(1,1)模型局限性的基础上,应用粒子群优化算法的非线性全局寻优能力来求解灰色模型参数值,提出了基于粒子群优化算法的灰色模型,并给出了负荷预测的实例.预测结果表明基于粒子群优化算法的灰色模型具有较高的预测精度和较广泛的应用范围.     

改进粒子群算法在中长期电力负荷组合预测模型中的应用

为提高电力负荷预测的精度,提出了基于改进粒子群算法的电力负荷组合预测模型求解方法.该方法以回归分析、比例系数、灰色模型为基础建立负荷组合预测模型,利用改进粒子群算法优化组合预测模型的权值,并与单个预测模型进行比较.预测结果表明,基于改进粒子群算法的电力负荷组合预测模型运算速度快,预测精度高,相对误差小.     

基于预测模型库关联优化的电力负荷组合预测模型

针对中长期电力负荷同时具有增长性和波动性的二重趋势,基于预测模型库关联优化的电力负荷组合预测模型理论,首先对GM(1,1)模型进行改进,引入修正系数,使得原始序列与新预测值的误差在最小二乘意义下达到最小。然后建立模型库,通过灰色关联分析选取两个关联度最大的预测模型,再对这两个预测模型进行优化组合,得到最优模型。通过实例验证,基于预测模型库关联优化的电力负荷组合预测模型达到了满意的预测结果。     

合肥市电力负荷短期预测模型探讨

电力负荷短期预测对于电源布点、电网规划等具有重要意义,时间序列负荷预测技术适宜于建立电力负荷短期预测模型,按照时间序列预测方法的建模步骤,建立合肥市月度供电量预测的数学模型,针对时间序列预测技术的特点提出了进一步优化预测模型的思路。     

灰色预测模型在电力负荷预测中的应用

方法的选择对电力负荷预测结果至关重要,本文通过对x（1）（1）增加干扰因素β,实现对初始值的优化,较已有研究文献使用x（1）（n）＋β方法更加便于理解,保持运算前后一致,同时,改进背景值的设置。通过实例验证,此方法可以在负荷预测上得到很好的应用,提高预测精度。     

德阳地区电力负荷预测模型初探

采用灰色系统理论建模的方法,并以德阳地区为例建立了电力负荷发展预测模型,提出了大比重负荷投入时,预测模型的修正方法,为企业近期和中期规划提供依据.     

优化灰色模型在中长期电力负荷预测中的应用

论述了用优化灰色理论进行电力系统中长期负荷预测的建模过程。通过对原始负荷数据的预处理,把有起伏特性的原始数据序列,变成性强的序列,再利用改进的ＧＭ（１,１）模型进行预测,可以大大提高预测精度和灰色方法的适应范围,而且简捷实用。经实验算例校核证明,该方法可以作为中长期电力经实际算例校核证明,该方法可以作为中长期电力负荷预测的理想工具。     

基于组合电力负荷预测模型的电力经济调度研究

根据武汉地区近10 a电力负荷使用情况对武汉供电公司电力负荷预测进行研究,以此为经济调度及负荷管理提供依据.选用基于GM(1,1)模型和一元线性回归法的组合负荷预测模型.对武汉地区每月最大负荷进行预测;算例证明组合预测模型有效提高了电力系统负荷预测能力,且证明了该组合电力预测模型对发电量预测同样具有可行性.     

基于粒子群算法和BP神经网络改进的灰色电力负荷预测研究

灰色预测模型被广泛运用于电力负荷预测中,取得了较好的效果,但是灰色预测模型在实际应用中的缺点和局限性导致其预测精度有待提高,存在改进的必要。本文对于灰色预测模型的改进,分别从优化初值和改进模型等方面进行,从而提高普通灰色GM（1,1）模型的预测精度。对初值的处理可以削弱异常值的影响,强化趋势,从而避免由于初值选择不当而造成预测误差。本文中对模型的改进主要通过建立等维新息预测模型、灰色粒子群组合预测模型和灰色BP神经网络组合预测模型来实现。通过这些对灰色预测模型的修正和改进,进一步提高了灰色预测模型的适用性．最大限唐妯提高了灰乍．GM（1,1）模型的预测精唐．     

基于均匀设计的粒子群优化算法参数设定

粒子群优化算法的参数设置通常是依靠经验和试验来确定, 造成试验工作量大且难以得到最优的参 数组合, 影响了算法的使用。通过将粒子群优化算法基本模型的参数设定问题描述成均匀设计中多因素多水平的 试验设计, 从而能够用较少的试验很快设定算法参数的取值。仿真试验表明该方法的可行性和有效性。     

电力系统经济负荷分配的改进粒子群算法

为解决电力系统中的经济负荷分配问题,将改进粒子群算法用于其中。该算法是以基本粒子群算法为基础,利用优化惯性权重策略以及改进最优最差粒子策略,使改进粒子群算法具有高效率全局搜索能力。对三个算例进行仿真测试,证实该算法可有效地解决经济负荷分配问题;性能对比显示,该算法求得的解优于基本粒子群算法及其它优化算法所求得的解。     

基于PSO的电力系统环境经济负荷调度

针对基于线性加权和处理成单目标优化问题的传统方法存在的缺陷,提出使用粒子群优化算法求解EELD多目标优化问题。该方法通过对粒子群算法个体极值和全局极值选取方式的改进,实现了对EELD多目标优化问题的非劣最优解集的搜索,为决策者提供了丰富的参考信息。在此基础上,应用模糊满意度方法求出的最优折衷解为调度运行人员提供了最佳调度折衷方案。最后,对一个三机系统进行了测试,并与线性加权人工神经网络法进行了比较分析,仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于粒子群算法的ANFIS模型参数优化

粒子群优化算法是一类全局随机进化算法,算法通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。根据粒子群算法对整个参数空间进行高效并行搜索的特点,提出了最小二乘法和粒子群优化算法相结合的混合学习算法对自适应神经-模糊推理系统网络结构参数进行优化设计。混合学习算法提高了网络参数辨识的收敛速度,仿真结果表明本算法的有效性。     

基于改进粒子群算法的配电网无功优化的研究

针对电力系统无功优化问题多变量、不连续、非线性的特点,本文建立了以系统年运行费用最小为目标函数、以有功功率和无功功率为约束条件的数学模型,并应用改进的粒子群算法对无功优化问题进行求解.该算法在权重系数和不活动粒子两方面进行改进,有效地解决了进化过程中陷入局部最优和搜索精度差的特点.最后,通过对IEEE30节点系统进行无功优化算例分析,仿真结果验证了该算法解决电力系统无功优化问题的有效性和可行性.     

基于二进制粒子群算法的可中断负荷优化调度

可中断负荷是非常重要的需求侧资源.本文对于在保证系统安全的前提下进行可中断负荷的优化调度,基于二进制粒子群优化算法(BPSO)分时段优化调度特性不同的多个可中断负荷,以满足系统各时段削减容量的需求,同时满足可中断负荷的运行约束条件,并使供电公司支付的补偿费用最小以及执行中断的次数最少.使用加权的处理方法把可中断负荷优化...     

基于改进粒子群优化算法的可用输电能力计算

针对可用输电能力问题展开了深入研究,构造了适合ATC问题特点的改进的粒子群优化模型,提高了ATC计算结果的准确性和有效性。首先,针对粒子群的搜索特点,提出并建立了自适应调整权重策略,提高了算法的适应性和收敛速度;其次,根据不等式约束在计算过程中越界量的大小,动态地调节惩罚函数,进一步提高了算法的收敛速度和准确性;最后,IEEE30节点系统验证了所建模型的有效性。