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更新時間:2025.06.14
電力負荷模型參數辨識的混合優化算法

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模擬進化類算法具有全局尋優特性但計算時間過長,而梯度類算法具有很高的局部搜索效率但容易陷入局部最優點?;谀M進化類算法和梯度類算法的優點提出一種混合優化算法,即以蟻群算法起步,經過一定次數的迭代后切換為梯度算法。提出目標值下降準則和區間收縮準則兩種切換算法策略,并且進行對比。針對電力負荷參數辨識,通過仿真算例和實際應用進行測試。結果表明,在保證相同精度的前提下混合優化算法大大提高了計算效率。

基于云模型的電力負荷預測

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提出了一種基于云模型的電力負荷預測模型.利用云模型中的云發生器,分別將有限的國民生產總值和工業生產總值的增長率和增長變化率樣本數據空間擴充為更具隨機性和普遍性的擴展樣本數據.以國民生產總值為例,建立國民生產總值與電力負荷之間的規則推理,構造云規則推理器.利用云規則推理器獲得電力負荷預測增長率,將國民生產總值和工業生產總值獲得的電力負荷預測增長率進行加權平均,并換算得到最終的電力負荷預測值,獲得的預測結果精度高.

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