基于改进微粒群优化的电力负荷生长曲线预测模型

doi:10.3696/j.issn.1672-6952.2011.02.017

辽宁石油化工大学学报 ›› 2011, Vol. 31 ›› Issue (2): 62-64.DOI: 10.3696/j.issn.1672-6952.2011.02.017

基于改进微粒群优化的电力负荷生长曲线预测模型

刘国志1,何鹏清2

1.辽宁石油化工大学理学院,辽宁抚顺113001;2.辽宁抚顺供电公司,辽宁抚顺113008

收稿日期:2010-12-06 出版日期:2011-06-25 发布日期:2017-07-05
作者简介:刘国志(1962-),男,吉林德惠县,教授,硕士。
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(50771052)。

Power Load Logistic Curve-Forecasting Model Based on Improved Particle Swarm Optimization

LIU Guo-zhi¹，HE Peng-qing²

1.College of Sciences, Liaoning Shihua University, Fushun Liaoning 113001, P.R.China;
2.Liaoning Fushun Power Supply Company, Fushun Liaoning 113008, P.R.China

Received:2010-12-06 Published:2011-06-25 Online:2017-07-05

摘要/Abstract

摘要： 在现有文献研究的基础上,对生长曲线预测法作了进一步改进,提出了基于改进微粒群优化的电力
负荷生长曲线预测模型,通过在电力负荷实例中的应用,并与基于微粒群优化的电力负荷灰色预测模型进行了效果
比较,验证了基于改进微粒群优化的电力负荷生长曲线预测模型具有很好的预测精度和通用性。

关键词: 微粒群优化, 电力负荷预测 , 生长曲线 , 参数估计, , 灰色模型

Abstract:

On the basis of the research results published in existing relevant references,the logistic curve methodis are further improved and a new power load logistic curve-forecasting model is proposed based on improved particle swarm optimization(IPSOLM). And the result of the Power load gray-forecasting model based on particle swarm optimization (PSOGM) compares with the result of the new power load forecasting model. The practical example indicates that the new model has the characteristic of better precision and wider application field.

Key words: Particle swarm optimization , Power load forecasting , Logistic curve , Parameter estimation , Grey model

刘国志,何鹏清. 基于改进微粒群优化的电力负荷生长曲线预测模型[J]. 辽宁石油化工大学学报, 2011, 31(2): 62-64.

LIU Guo-zhi，HE Peng-qing. Power Load Logistic Curve-Forecasting Model Based on Improved Particle Swarm Optimization[J]. Journal of Liaoning Petrochemical University, 2011, 31(2): 62-64.

[1]	张瑾, 周雯丽, 王兴, 孔新刚. H₂O₂修饰层状钛酸的离子交换性能[J]. 辽宁石油化工大学学报, 2020, 40(3): 1-7.
[2]	黄惠阳, 曹祖斌, 韩冬云, 梁飞雪, 朱涛, 朱尧. 石油焦化学氧化法脱硫[J]. 辽宁石油化工大学学报, 2020, 40(3): 14-17.
[3]	孙相博，王岳. 基于改进灰色GM(1，1)模型的天然气负荷预测[J]. 辽宁石油化工大学学报, 2019, 39(3): 52-57.
[4]	陈宇,马贵阳. 障碍物形状对含硫天然气管道泄漏扩散影响的数值模拟[J]. 辽宁石油化工大学学报, 2017, 37(6): 19-24.
[5]	毛春峰,赵荣祥,李秀萍. CH₃CONH₂/ZnCl₂低共熔溶剂脱除模拟油中的硫化物[J]. 辽宁石油化工大学学报, 2017, 37(5): 1-7.
[6]	刘玉娟,许骥,佟宇飞. 氧化铈纳米材料合成方法的研究进展[J]. 辽宁石油化工大学学报, 2017, 37(5): 8-12.
[7]	刘金东,贺新,辛丁业. 四组分在渣油加氢体系前后的转变规律[J]. 辽宁石油化工大学学报, 2017, 37(5): 13-16.
[8]	富玉,李晓鸥,李鹤鸣,等. 超声沉降法强化脱除印尼油砂油中机械杂质[J]. 辽宁石油化工大学学报, 2017, 37(5): 17-21.
[9]	吴昊,马贵阳,项楠. 土体沉降对管道跨越结构水平管段应力场的影响分析[J]. 辽宁石油化工大学学报, 2017, 37(5): 22-25.
[10]	闫容菊,王卫强,李梓萌. 海洋立管系统严重段塞流研究进展[J]. 辽宁石油化工大学学报, 2017, 37(5): 26-30.
[11]	王龙. 地震重构反演在大庆长垣油田X开发区过渡带河道预测的应用[J]. 辽宁石油化工大学学报, 2017, 37(5): 31-37.
[12]	朱博敏. 萨中开发区高台子油层井网井距优化[J]. 辽宁石油化工大学学报, 2017, 37(5): 38-43.
[13]	马晶,金科君,梁羽丰. 海上油气田工程模式综合评价研究 [J]. 辽宁石油化工大学学报, 2017, 37(5): 44-48.
[14]	范登帅,高鹏,刘智慧. 螺栓法兰系统连接可靠性分析方法[J]. 辽宁石油化工大学学报, 2017, 37(5): 49-52.
[15]	吴志勇,刘洋,高阳. 绕管式换热器壳侧沸腾模拟时的时间松弛参数研究[J]. 辽宁石油化工大学学报, 2017, 37(5): 53-60.

基于改进微粒群优化的电力负荷生长曲线预测模型

Power Load Logistic Curve-Forecasting Model Based on Improved Particle Swarm Optimization

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