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基于NBA-SVR的日最大負荷預測

來源：電工電氣發布時間：2021-01-25 08:25 瀏覽次數：962

基于NBA-SVR的日最大負荷預測

成貴學¹，陳昱吉¹，趙晉斌²，費敏銳³

（1 上海電力大學計算機科學與技術學院，上海 200090；2 上海電力大學電氣工程學院，上海 200090；

3 上海大學機電工程與自動化學院，上海 200072）

摘要：為進一步提高日最大負荷預測精度，提出一種基于新型蝙蝠算法和支持向量回歸的日最大負荷預測方法，引入對回波中多普勒效應進行自適應補償和棲息地選擇的新型蝙蝠算法優化選取支持向量回歸參數，采用電工杯數學建模競賽提供的數據訓練并建立NBA-SVR模型進行日最大負荷預測，結果表明NBA-SVR 模型在預測精度上比BPNN、PSO-SVR、WOA-SVR模型有顯著的提升。

關鍵詞：日最大負荷預測；新型蝙蝠算法；支持向量回歸；參數優化

中圖分類號：TM715；TP181 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3175(2021)01-0011-06

Daily Maximum Load Forecasting Based on NBA-SVR

CHENG Gui-xue¹, CHEN Yu-ji¹, ZHAO Jin-bin², FEI Min-rui³

（1 School of Computer Science and Technology, Shanghai University of Electric Power,Shanghai 200090, China;

2 School of Electrical Engineering, Shanghai University of Electric Power, Shanghai 200090, China;

3 School of Mechanical Engineering and Automation, Shanghai University, Shanghai 200072, China）

Abstract: In order to further improve the accuracy of daily maximum load forecasting, this paper proposed a new daily maximum load forecasting method based on novel bat algorithm optimization and support vector regression. It introduced the adaptive compensation of Doppler effect in the echo and new bat algorithm for habitat selection to optimize the selection of support vector regression parameters. The data provided by the Electrician Mathematical Contest in Modeling are used to train and establish the NBA-SVR model to perform daily maximum load forecasting. The results showed that the NBA-SVR model has better prediction accuracy than the back propagation neural network, PSO-SVR, and WOA-SVR.

Key words: daily maximum load forecasting; novel bat algorithm; support vector regression; parameters optimization

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