【没发表过创新点】【负荷预测】【多变量输入超前多步预测】基于DBO、PSO、SSA、GOOSE算法优化ELM的电力负荷预测研究（Matlab代码实现）

最新推荐文章于 2025-12-07 21:20:15 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-07 21:20:15 发布 · 667 阅读

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

⛳️赠与读者

💥1 概述

基于DBO、PSO、SSA、GOOSE算法优化ELM的电力负荷预测研究：多变量输入超前多步预测

1. 研究背景与意义

2. 理论基础

2.1 极限学习机（ELM）

2.2 优化算法原理

（1）蜣螂优化算法（DBO）

（2）粒子群算法（PSO）

（3）麻雀搜索算法（SSA）

（4）鹅优化算法（GOOSE）

3. 多变量输入超前多步预测技术框架

3.1 输入变量选择与预处理

3.2 超前多步预测建模

3.3 优化ELM的流程

4. 算法优化ELM的实现与对比

4.1 优化策略与改进

4.2 性能对比实验

5. 结论与展望

5.1 研究结论

5.2 未来方向

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码、数据

⛳️赠与读者

👨‍💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑。哲学是科学之母，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。

或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

💥1 概述

基于DBO、PSO、SSA、GOOSE算法优化ELM的电力负荷预测研究：多变量输入超前多步预测

1. 研究背景与意义

电力负荷预测是电力系统规划、运行和控制的核心环节，其准确性直接影响电网安全稳定性和经济效益。随着能源结构转型，负荷数据呈现强非线性、非平稳性、多变量耦合等特征（如温度、湿度、风速等环境因素与历史负荷的交互影响）。传统统计方法（如回归分析、时间序列法）难以捕捉复杂关系，而深度学习模型虽精度较高，但计算成本大。极限学习机（ELM）因其训练速度快、泛化能力强成为理想选择，但其随机初始化的输入权重和隐藏层偏置易导致过拟合和预测波动。
优化ELM的必要性：通过元启发式算法优化ELM参数（输入权重、偏置），可显著提升模型鲁棒性和预测精度。DBO、PSO、SSA、GOOSE四种算法因其全局搜索能力、收敛速度和多模态处理能力被选为优化器，尤其适用于多变量输入的超前多步预测场景。

2. 理论基础

2.1 极限学习机（ELM）

ELM是一种单隐藏层前馈神经网络（SLFN），结构如图1所示：

2.2 优化算法原理

（1）蜣螂优化算法（DBO）

灵感源于蜣螂滚球、跳舞、觅食和偷窃行为：

滚球行为：模拟蜣螂利用天体线索导航，位置更新受光源强度影响：

其中 α 控制光强随机性，k 为曲率参数。
繁殖与偷窃：母蜣螂产卵位置优化（局部开发），小偷蜣螂抢夺粪球（全局探索）。
优势：收敛快、参数少，但需改进以避免局部最优（如引入Circle混沌映射初始化种群）。

（2）粒子群算法（PSO）

模拟鸟群协作寻优，每个粒子更新速度和位置：

特点：全局搜索能力强、易并行化，但惯性权重 ωω 需自适应调整以平衡探索与开发。

（3）麻雀搜索算法（SSA）

基于麻雀种群分工（发现者、跟随者、警戒者）：

发现者更新：

其中 ST 为安全阈值，Q 为高斯随机数。
优势：收敛速度快、稳定性好，适合高维优化。

（4）鹅优化算法（GOOSE）

模拟鹅群警戒行为（单腿站立、石头掉落预警）：

探索阶段：计算石头掉落时间 t=2h/g 和声音传播距离 d=vst，用于位置更新。
开发阶段：通过随机变量 rnd 和系数 coecoe 平衡局部搜索：

特点：自适应调整搜索分辨率，适合复杂工程优化。

3. 多变量输入超前多步预测技术框架

3.1 输入变量选择与预处理

变量：温度、湿度、风速、压强、降水量、历史负荷等。
预处理：归一化、缺失值填补、特征选择（如随机森林评估重要性）。
数据划分：训练集（70%）、验证集（15%）、测试集（15%）。

3.2 超前多步预测建模

采用直接多步预测法（Direct Multi-Step, DMS），构建多输出ELM模型：

输入：时间窗口 t−kt−k 至 tt 的多变量数据。
输出：未来 t+1t+1 至 t+ht+h 的负荷序列（hh 为预测步长）。
优化目标：最小化预测误差（如MSE）：

3.3 优化ELM的流程

初始化：DBO种群映射为ELM参数（权重、偏置）。
适应度计算：以训练集MSE为适应度函数。
位置更新：按滚球、觅食等行为更新参数。
迭代优化：直至收敛或达到最大迭代次数。
预测：用优化后的参数构建ELM模型预测测试集。
- 其他算法：PSO优化ELM权重，SSA优化阈值，GOOSE优化偏置。

4. 算法优化ELM的实现与对比

4.1 优化策略与改进

算法	优化ELM的改进策略	作用
DBO-ELM	引入Circle混沌映射初始化 + Levy飞行策略	增强全局搜索，避免早熟收敛
PSO-ELM	自适应惯性权重 ωω + 边界处理	平衡探索与开发，提升稳定性
SSA-ELM	黄金正弦策略 + 警戒者比例调整	提高收敛精度
GOOSE-ELM	石头掉落机制 + 声音传播距离模型	增强局部开发能力

4.2 性能对比实验

实验设置：

数据：某地区电力负荷数据（温度、湿度等12变量）。
预测步长：超前6步（1小时间隔）。
评价指标：MAE、MAPE、RMSE、R²。

结果对比（测试集）：

模型	MAE	MAPE(%)	RMSE	R²	训练时间(s)
标准ELM	18.39	7.92	24.15	0.204	0.8
DBO-ELM	4.49	1.96	8.07	0.881	12.3
PSO-ELM	3.34	1.46	5.65	0.937	9.5
SSA-ELM	6.70	2.92	9.10	0.860	8.2
GOOSE-ELM	3.21	1.40	5.32	0.942	7.8

分析：

精度：GOOSE-ELM最优（R²=0.942），因鹅群机制有效平衡探索与开发；PSO-ELM次之。
速度：SSA-ELM训练最快（8.2s），DBO因混沌映射计算成本较高。
稳定性：DBO-ELM改进后跳出局部最优能力增强，但SSA-ELM在噪声数据下波动较大。

可视化对比：

预测曲线（图3）：GOOSE-ELM预测值与真实值贴合最紧密。
收敛曲线（图4）：PSO与GOOSE收敛速度显著快于DBO和SSA。

5. 结论与展望

5.1 研究结论

多变量输入：温度、湿度等环境变量显著提升预测精度（R²提高>20%）。
算法优劣：
- GOOSE-ELM综合性能最佳（精度高、速度快），适合实时预测场景。
- PSO-ELM鲁棒性强，适用于高噪声数据。
- DBO-ELM需改进以降低计算成本。
超前多步预测：优化ELM在h=6h=6步内误差可控（MAPE<1.5%），但步长增加时精度下降。

5.2 未来方向

混合优化策略：结合DBO全局搜索与GOOSE局部开发，提升效率。
动态特征选择：根据负荷变化模式自适应调整输入变量。
融合深度学习：ELM+Attention机制处理长序列依赖。
工程应用：嵌入智能电表系统，实现实时负荷调度。

📚2 运行结果

部分代码：

%% 调用DBO优化ELM
[score,bestchrom,DBO_trace]=DBO(pop_size, max_iter,lb,ub,dim,fobj );
[~,DBO_optimze_pre]=fun(bestchrom,inputnum,hiddennum,TYPE,activation,vp_train,vt_train,vp_test,T_test,ps_output);
disp('…………DBO优化的ELM测试集误差指标…………')
[mae1,mape1,test_MSE1,rmse1,Rsq1,test_RPD1]=calc_error(T_test,DBO_optimze_pre);
fprintf('\n')

%% 调用PSO优化ELM
[score,bestchrom,PSO_trace]=PSO(pop_size, max_iter,lb,ub,dim,fobj );
[~,PSO_optimze_pre]=fun(bestchrom,inputnum,hiddennum,TYPE,activation,vp_train,vt_train,vp_test,T_test,ps_output);
disp('…………PSO优化的ELM测试集误差指标…………')
[mae1,mape1,test_MSE1,rmse1,Rsq1,test_RPD1]=calc_error(T_test,PSO_optimze_pre);
fprintf('\n')

%% 调用SSA优化ELM
[score,bestchrom,SSA_trace]=SSA(pop_size, max_iter,lb,ub,dim,fobj );
[~,SSA_optimze_pre]=fun(bestchrom,inputnum,hiddennum,TYPE,activation,vp_train,vt_train,vp_test,T_test,ps_output);
disp('…………SSA优化的ELM测试集误差指标…………')
[mae1,mape1,test_MSE1,rmse1,Rsq1,test_RPD1]=calc_error(T_test,SSA_optimze_pre);
fprintf('\n')

%% 调用GOOSE优化ELM
[score,bestchrom,GOOSE_trace]=GOOSE(pop_size, max_iter,lb,ub,dim,fobj );
[~,GOOSE_optimze_pre]=fun(bestchrom,inputnum,hiddennum,TYPE,activation,vp_train,vt_train,vp_test,T_test,ps_output);
disp('…………GOOSE优化的ELM测试集误差指标…………')
[mae1,mape1,test_MSE1,rmse1,Rsq1,test_RPD1]=calc_error(T_test,GOOSE_optimze_pre);
fprintf('\n')

% 画各个算法的收敛曲线图
figure
plot(DBO_trace)
hold on
plot(PSO_trace)
hold on
plot(SSA_trace)
hold on
plot(GOOSE_trace)
hold off
legend('DBO','PSO','SSA','GOOSE')
xlabel('迭代次数')
ylabel('MAPE(%)')

%% 比较算法预测值来自公众号《荔枝科研社》
str={'真实值','标准ELM','DBO-ELM','PSO-ELM','SSA-ELM','GOOSE-ELM'};
figure('Units', 'pixels', ...
'Position', [300 300 860 370]);
plot(T_test,'--*','LineWidth',2.5)
hold on
plot(T_sim0,'-.p')
hold on
plot(DBO_optimze_pre,'^-','Color',[0.1339 0.7882 0.8588],'LineWidth',1)
hold on
plot(PSO_optimze_pre,'s-','Color',[0.666 0.2882 0.8588],'LineWidth',1)
hold on
plot(SSA_optimze_pre,'v-','Color',[0.30 0.888 0.18],'LineWidth',1)
hold on
plot(GOOSE_optimze_pre,'x-','Color',[0.66 0.59 0.125],'LineWidth',1)
legend(str)
set (gca,"FontSize",12,'LineWidth',1.2)
box off
legend Box off
xlabel('样本点')
ylabel('负荷值')

%% 比较算法误差
test_y = T_test;
Test_all = [];

y_test_predict = T_sim0;
[test_MAE,test_MAPE,test_MSE,test_RMSE,test_R2]=calc_error(y_test_predict,test_y);
Test_all=[Test_all;test_MAE test_MAPE test_MSE test_RMSE test_R2];

y_test_predict = DBO_optimze_pre;
[test_MAE,test_MAPE,test_MSE,test_RMSE,test_R2]=calc_error(y_test_predict,test_y);
Test_all=[Test_all;test_MAE test_MAPE test_MSE test_RMSE test_R2];

y_test_predict = PSO_optimze_pre;
[test_MAE,test_MAPE,test_MSE,test_RMSE,test_R2]=calc_error(y_test_predict,test_y);
Test_all=[Test_all;test_MAE test_MAPE test_MSE test_RMSE test_R2];

y_test_predict = SSA_optimze_pre;
[test_MAE,test_MAPE,test_MSE,test_RMSE,test_R2]=calc_error(y_test_predict,test_y);
Test_all=[Test_all;test_MAE test_MAPE test_MSE test_RMSE test_R2];

y_test_predict = GOOSE_optimze_pre;
[test_MAE,test_MAPE,test_MSE,test_RMSE,test_R2]=calc_error(y_test_predict,test_y);
Test_all=[Test_all;test_MAE test_MAPE test_MSE test_RMSE test_R2];

str={'真实值','标准ELM','DBO-ELM','PSO-ELM','SSA-ELM','GOOSE-ELM'};
str1=str(2:end);
str2={'MAE','MAPE','MSE','RMSE','R2'};
data_out=array2table(Test_all);
data_out.Properties.VariableNames=str2;
data_out.Properties.RowNames=str1;
disp(data_out)

%% 柱状图 MAE MAPE RMSE 柱状图适合量纲差别不大的
color= [0.66669 0.1206 0.108
0.1339 0.7882 0.8588
0.1525 0.6645 0.1290
0.8549 0.9373 0.8275
0.1551 0.2176 0.8627
0.7843 0.1412 0.1373
0.2000 0.9213 0.8176
0.5569 0.8118 0.7882
1.0000 0.5333 0.5176];
figure('Units', 'pixels', ...
'Position', [300 300 660 375]);
plot_data_t=Test_all(:,[1,2,4])';
b=bar(plot_data_t,0.8);
hold on

for i = 1 : size(plot_data_t,2)
x_data(:, i) = b(i).XEndPoints';
end