基于人群搜索算法的电网短期用电负荷预测研究

作者：王永伟; 李新龙; 田斐; 葛建国; 韩力

来源：电网与清洁能源, 2020, 36(12): 35-40.

• 人群搜索算法
• 电网
• 短期用电
• 负荷预测

针对传统预测方法缺少对未知变量的分析,导致预测效果较差的问题,提出了基于人群搜索算法的电网短期用电负荷预测研究。将电力系统负荷时间序列进行分解,获取负荷时间序列的高低频分量,并对电网短期用电负荷特性展开分析。借助人工智能研究成果,研究人群搜索算法原理,充分考虑电网短期用电负荷受到温度因素影响,选取输入变量,并以此构建人群搜索算法预测模型。通过设计预测流程以及对未知变量分析,实现对电网短期用电负荷预测。通过实验结果可知,采用该预测方法具有良好预测效果,为保障电网稳定运行提供依据。