基于相似日的PSO-ELM算法的短期负荷预测研究

作者：李娜

来源：太原学院学报(自然科学版), 2020, 38(03): 19-22.

DOI：10.14152/j.cnki.2096-191X.2020.03.005

• 小波分析
• 相似日
• PSO-ELM
• 短期负荷预测

为提高负荷预测精度,针对极限学习机算法(ELM)参数选取的随机性,将粒子群算法(PSO)与极限学习机算法相结合,提出了基于粒子群-极限学习机PSO-ELM短期负荷预测方法,利用PSO算法的寻优能力合理确定ELM参数。利用欧洲智能技术网络竞赛1997负荷数据进行验证。结果表明,研究方法预测精度高而且稳定。

• 单位
  太原工业学院