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🔥 内容介绍
摘要: 电力负荷预测是电力系统规划和运行的关键环节，准确的负荷预测对于提高电力系统运行效率、保障电力供应安全以及降低运营成本具有重要意义。极限学习机(ELM)算法以其训练速度快、泛化能力强等优点，成为近年来负荷预测领域的研究热点。然而，ELM的预测精度受其隐含层节点数和权重等参数的影响较大。本文针对这一问题，深入研究了基于差分蝙蝠优化算法(DBO)、粒子群优化算法(PSO)、沙漏算法(SSA)和灰狼优化算法(GOOSE)四种元启发式算法优化ELM模型的电力负荷预测方法。通过对四种算法进行对比分析，并结合实际电力负荷数据进行实验验证，最终确定了最优的优化算法和模型参数，提高了电力负荷预测的精度和可靠性。
关键词: 电力负荷预测；极限学习机(ELM)；差分蝙蝠优化算法(DBO)；粒子群优化算法(PSO)；沙漏算法(SSA)；灰狼优化算法(GOOSE)；元启发式算法
1. 引言
随着经济的快速发展和人民生活水平的提高，电力需求日益增长，电力系统的负荷预测精度对电力系统的安全稳定运行至关重要。准确的负荷预测可以有效地指导电力系统的调度运行，优化能源配置，提高电力系统的运行效率，降低运营成本，减少因预测误差造成的经济损失和社会影响。传统的负荷预测方法，例如时间序列分析法、回归分析法等，在处理非线性、非平稳的电力负荷数据时往往存在局限性。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，一些新型的智能算法被应用于电力负荷预测领域，其中极限学习机(ELM)算法因其具有训练速度快、泛化能力强、避免了局部最优等优点，成为研究热点。然而，ELM的性能很大程度上依赖于其隐含层神经元的数量和输入权值、隐含层偏置等参数的选取。参数选择不当会导致模型预测精度下降。因此，如何有效地优化ELM模型的参数成为提高预测精度的一个关键问题。
本文针对ELM参数优化的难题，研究了四种先进的元启发式优化算法：DBO、PSO、SSA和GOOSE算法，并将它们应用于ELM模型的参数优化中，以提高电力负荷预测的精度。通过对这四种算法的性能进行对比分析，并结合实际电力负荷数据进行实验验证，最终确定了一种优化的电力负荷预测模型，并对其预测精度和鲁棒性进行了评估。
2. 相关算法介绍
2.1 极限学习机(ELM)
ELM是一种单隐层前馈神经网络(SLFN)，其核心思想是随机生成隐含层神经元的权值和偏置，并通过最小二乘法求解输出权值，从而实现快速学习。与传统的BP神经网络相比，ELM避免了复杂的迭代训练过程，显著提高了训练速度。
2.2 差分蝙蝠优化算法(DBO)
DBO算法是一种基于蝙蝠行为的元启发式优化算法。算法通过模拟蝙蝠的回声定位机制来搜索最优解。DBO算法具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点。
2.3 粒子群优化算法(PSO)
PSO算法模拟鸟群或鱼群的群体行为，通过个体间的相互作用来寻找最优解。算法简单易实现，但容易陷入局部最优。
2.4 沙漏算法(SSA)
SSA算法模拟沙漏漏沙的过程，通过控制沙粒的流动来搜索最优解。SSA算法具有较强的全局搜索能力和收敛速度。
2.5 灰狼优化算法(GOOSE)
GOOSE算法模拟灰狼的捕猎行为，通过模拟灰狼群体中的α、β、δ和ω四种不同类型的灰狼个体之间的合作与竞争来搜索最优解。GOOSE算法具有较好的全局搜索能力和收敛性能。
3. 基于四种算法优化ELM的电力负荷预测模型
本文将四种元启发式算法分别应用于ELM模型的参数优化，构建四种不同的电力负荷预测模型。以ELM模型的均方根误差(RMSE)作为目标函数，通过优化算法寻找到使RMSE最小的ELM模型参数，包括隐含层节点数、输入权值和隐含层偏置。具体步骤如下：
数据预处理: 对原始电力负荷数据进行清洗、平滑和归一化处理。
模型构建: 建立基于DBO、PSO、SSA和GOOSE算法优化ELM的电力负荷预测模型。
参数优化: 利用四种优化算法分别对ELM模型的参数进行优化，寻找使RMSE最小的参数组合。
模型训练与验证: 利用训练数据训练优化后的ELM模型，并利用测试数据验证模型的预测精度。
结果分析: 对比分析四种优化算法的性能，并选择最优模型。
4. 实验结果与分析
本文选取某地区的历史电力负荷数据进行实验，数据涵盖了不同季节和时间段的负荷情况。将数据划分为训练集和测试集，分别用于模型训练和性能评估。通过对四种优化算法优化后的ELM模型进行对比实验，结果表明，基于GOOSE算法优化后的ELM模型具有最高的预测精度和最小的RMSE值，其预测结果明显优于其他三种模型。
5. 结论
本文研究了基于DBO、PSO、SSA、GOOSE算法优化ELM的电力负荷预测方法。通过对四种算法进行对比分析和实验验证，结果表明，GOOSE算法在优化ELM模型参数方面具有显著优势，可以有效提高电力负荷预测的精度和可靠性。未来研究可以考虑将改进的优化算法或结合其他智能算法进一步提高预测精度，并探索更复杂的电力负荷预测模型，例如考虑天气因素、经济因素等对负荷的影响。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 谈力.基于相似日选取的小波极限学习机短期负荷预测模型研究[D].南京理工大学,2015.DOI:10.7666/d.Y2825220.
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2.1 bp时序、回归预测和分类
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2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
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