萤火虫算法优化SVR参数在短期电力负荷预测中的应用

由于萤火虫算法(FA)具有全局性能好、收敛精度高等优点,因此将萤火虫算法用于SVR的惩罚系数C和核参数σ的优化选取中。为提高迭代收敛速度和寻优精度,对萤火虫算法加以改进,在迭代过程中对亮度最亮的萤火虫位置施加随机扰动;将参数经过优化选取的SVR用于短期电力负荷预测,并将预测结果与采用网格搜索法、遗传算法、粒子群算法得到的结果做比较。其结果表明,采用改进萤火虫算法作参数寻优的SVR的负荷预测精度高,效果最好。