首页 期刊 计算机工程与设计 基于IPSO-GPR的短期负荷区间预测 【正文】

基于IPSO-GPR的短期负荷区间预测

作者:任利强; 张立民; 王海鹏; 郭强 海军航空大学信息融合研究所; 山东烟台264001
短期电力负荷预测   改进粒子群优化算法   高斯过程回归   组合核函数   区间预测  

摘要:针对现有的点预测方法难以计及电网运行中的诸多不确定性因素的问题,提出一种结合改进粒子群(IPSO)和高斯过程回归(GPR)的短期负荷区间预测方法。将不同核函数进行组合,实现组合核函数高斯过程回归算法;通过改进粒子群算法实现以均方误差最小为目标的GPR模型超参数优化求解,建立改进粒子群-高斯过程回归(IPSO-GPR)负荷区间预测模型,获得一定置信水平的日小时负荷区间预测结果。将该方法与比较方法的预测性能进行对比,算例分析结果显示,改进粒子群优化组合核函数GPR模型取得了更好的区间预测效果,验证了所提方法的有效性。

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