混沌粒子群优化算法在短期负荷预测中的应用

作者：王波; 徐泽柱; 高松波

来源：水电能源科学, 2009, 27(02): 208-211.

• ARMAX模型
• 混沌
• 粒子群优化
• 短期负荷预测 auto-regressive and moving average with exogenous variables(ARMAX)
• chaotic
• particle swarm optimization
• short-term load forecast(STLF)

针对短期负荷预测受气象因素影响大、传统参数辨识方法易陷入局部最优导致预测精度不高,采用外源自回归动平均(ARMAX)时间序列模型和混沌惯性权值粒子群优化算法进行模型识别。算例表明,该算法在短期负荷预测中预测精度较高,可供类似工程借鉴。

• 单位
  宁波出入境检验检疫局