基于VMD-NCWOA-LSSVM的短期电力负荷预测方法

准确的电力系统负荷预测对电力系统安全稳定运行具有重要意义,为提高负荷预测精度,采用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)预处理数据,将原始日负荷曲线分解为不同频率的子序列,降低数据不规律性对负荷预测带来的干扰。使用Piecewise模糊映射策略进行改进,解决鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)受初值影响容易陷入局部最优的问题。使用非线性收敛因子代替线性收敛因子,进一步提升WOA的全局寻优能力和局部探索能力,得到非线性收敛因子的混沌鲸鱼优化算法(nonlinear convergence factor of the chaotic whale optimization algorithm,NCWOA)优化最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)的组合预测模型(VMD-NCWOA-LSSVM)。测试结果表明本文所提模型可以降低预测值的最大相对误差和平均绝对百分误差,有效提高短期电力负荷预测的精度。     

基于改进飞蛾扑火算法的单时刻参数可变机组组合优化

机组组合属于高维、离散、非凸的混合整数非线性规划问题,具有NPhard特点。提出结合二进制粒子群算法与混沌飞蛾扑火算法的单时刻参数可变机组组合优化方法,将总时刻机组组合问题依次、逐一分解为单时刻启停状态主问题与单时刻经济分配子问题,对主、子问题分别运用二进制粒子群算法与改进飞蛾扑火算法进行交替迭代求解以提升求解速率。运用参数可变策略与优先次序法概率调整策略对算法参数及候选解进行修正,以提升算法运行效率及候选解质量。测试结果表明,本文所提方法具有良好的运算速率及收敛精度,能有效求解大规模机组组合问题。