一种电力负荷智能预测模型的优化方法
公开
摘要
本发明公开了一种电力负荷智能预测模型的优化方法，包括：建立智能预测模型，设置所需寻优参数以及各参数的寻优范围；初始化全局麻雀优化算法的参数与种群；迭代更新麻雀位置，得到最优参数；将得到的最优参数应用于智能预测模型进行负荷预测。本发明通过Tent混沌序列初始化种群，可以使种群在解空间中分布的更加均匀，可以增加前期种群的全局搜索能力；本发明添加了步长控制因子，使种群在迭代前期拥有更大的搜索范围，增强了前期的全局搜索能力，随着迭代次数的增加，步长控制因子减小，可以进行更好的局部搜索，收敛速度也得到了提升；本发明通过对智能预测模型的参数进行优化，使模型的预测能力得到提升。
基本信息
专利标题 ：
一种电力负荷智能预测模型的优化方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114595864A
申请号 ：
CN202210057481.4
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-01-19
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
栗风永杨洋于宗良
申请人 ：
上海电力大学
申请人地址 ：
上海市浦东新区沪城环路1851号
代理机构 ：
南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
沈鑫
优先权 ：
CN202210057481.4
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06Q50/06 H02J3/00 G06N3/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/04
预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-06-07 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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