| 基于粒子群优化方法的短期电力负荷组合预测 |
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| 引用本文： | 拜润卿,何欣,赵红,郭文科.基于粒子群优化方法的短期电力负荷组合预测[J].电子测试,2015(4):46-48. |
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| 作者姓名： | 拜润卿 何欣 赵红 郭文科 |
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| 作者单位： | 国网甘肃省电力公司电力科学研究院，甘肃兰州，730050 |
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| 摘 要： | 短期电力负荷预测是实现电力系统安全、经济运行的基础,其准确性对电力系统运行的可靠性、经济性都有重要意义。本文在灰色模型、ARIMA模型以及指数平滑族模型的基础上,提出了一种基于以上三种模型的组合预测模型,并用粒子群优化算法对其组合权重系数进行了优化。对澳大利亚新南威尔士州2011年9月实际电力负荷数据进行实例分析,其结果表明本文提出的组合模型确实能够提高短期电力负荷预测的精度。
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| 关 键 词： | 短期电力负荷预测 组合预测 粒子群优化算法 灰色模型 ARIMA模型 指数平滑族 |
Short-term power load combination forecasting based on PSO algorithm |
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| Bai Runqing,He Xin,Zhao Hong,Guo Wenke.Short-term power load combination forecasting based on PSO algorithm[J].Electronic Test,2015(4):46-48. |
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| Authors: | Bai Runqing He Xin Zhao Hong Guo Wenke |
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| Affiliation: | Bai Runqing;He Xin;Zhao Hong;Guo Wenke;State Grid Gansu Electric Power Research Institute; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Short-term power load forecasting Combination forecast Particle swarm optimization algorithm Grey model ARIMA model Exponential smoothing |
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