【电力系统短期负荷预测】基于ELM、白鲸算法优化ELM、鹭鹰算法优化ELM极限学习机的电力系统短期负荷预测研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

电力系统短期负荷预测是电力系统运行与调度的重要环节，其预测精度直接影响电力系统的经济性、安全性和可靠性。准确的短期负荷预测能够为电力市场的交易、机组的启停规划、电网的潮流调控等提供有力的决策支持，有助于降低电力系统的运行成本，提高能源的利用效率。

随着电力系统的不断发展，负荷特性日益复杂，传统的负荷预测方法如时间序列法、回归分析法等已难以满足高精度预测的需求。近年来，人工智能算法在负荷预测领域得到了广泛应用，其中极限学习机（ELM）因其训练速度快、泛化能力强等优点受到了研究者的关注。然而，ELM 的性能在很大程度上依赖于输入权重和偏置的选择，随机初始化这些参数可能导致预测精度不稳定。

为了进一步提高 ELM 的预测性能，学者们引入了智能优化算法对其进行优化。白鲸算法（Beluga Whale Optimization，BWO）和鹭鹰算法（Harris Hawks Optimization，HHO）作为新兴的智能优化算法，具有较强的全局搜索能力和收敛速度，在优化问题中表现出良好的性能。本文将深入研究基于 ELM、白鲸算法优化 ELM（BWO-ELM）和鹭鹰算法优化 ELM（HHO-ELM）的电力系统短期负荷预测方法，旨在为电力系统短期负荷预测提供更精准、可靠的解决方案。

二、相关理论基础

三、预测模型构建

（一）基于 ELM 的短期负荷预测模型

1. 数据预处理：对收集到的历史负荷数据和影响因素数据进行预处理，包括数据清洗（去除异常值）、归一化处理（将数据映射到 [0,1] 或 [-1,1] 区间）等，以提高模型的训练效果。

1. 确定模型结构：根据输入变量的个数确定输入层神经元个数，通过实验或经验选择合适的隐层神经元个数和激活函数。

1. 模型训练：将预处理后的数据集分为训练集和测试集，利用训练集对 ELM 模型进行训练，得到隐层到输出层的权重。

1. 模型预测：利用训练好的 ELM 模型对测试集进行预测，得到预测结果。

（二）基于 BWO-ELM 的短期负荷预测模型

白鲸算法优化 ELM 的主要思路是通过 BWO 优化 ELM 的输入权重和隐层偏置，以提高 ELM 的预测精度。具体步骤如下：

1. 确定优化变量：将 ELM 的输入权重和隐层偏置作为 BWO 的优化变量，组成待优化的参数向量。

1. 构建适应度函数：以 ELM 在训练集上的预测误差（如均方根误差）作为 BWO 的适应度函数，适应度值越小，说明对应的参数越优。

1. BWO 优化过程：利用 BWO 在参数空间中搜索最优的输入权重和隐层偏置，将优化后的参数代入 ELM 模型。

1. 模型训练与预测：使用优化后的参数训练 ELM 模型，并对测试集进行预测。

（三）基于 HHO-ELM 的短期负荷预测模型

鹭鹰算法优化 ELM 的过程与 BWO-ELM 类似，主要区别在于使用 HHO 作为优化算法。其步骤如下：

1. 确定优化变量：同样将 ELM 的输入权重和隐层偏置作为 HHO 的优化变量。

1. 构建适应度函数：以 ELM 的预测误差为适应度函数。

1. HHO 优化过程：通过 HHO 搜索最优的参数组合。

1. 模型训练与预测：使用优化后的参数训练 ELM 并进行预测。

四、结论与展望

（一）结论

本文研究了基于 ELM、BWO-ELM 和 HHO-ELM 的电力系统短期负荷预测方法，通过实验对比分析得出以下结论：

1. 极限学习机（ELM）在电力系统短期负荷预测中具有一定的可行性和有效性，但由于其参数随机初始化，预测精度存在提升空间。

1. 白鲸算法和鹭鹰算法能够有效优化 ELM 的输入权重和隐层偏置，提高了模型的预测精度，验证了智能优化算法在改进 ELM 性能方面的作用。

1. 鹭鹰算法优化的 ELM 模型（HHO-ELM）在各项评价指标上均优于 BWO-ELM 和未优化的 ELM 模型，表明 HHO 在优化 ELM 参数时具有更好的效果，更适合用于电力系统短期负荷预测。

（二）展望

未来的研究可以从以下几个方面进行拓展：

1. 考虑更多的影响因素，如电力政策、用户行为习惯等，进一步完善输入特征，提高预测模型的全面性。

1. 探索将多种智能优化算法结合起来对 ELM 进行优化，如采用混合优化算法，以充分发挥不同算法的优势。

1. 研究模型的在线更新机制，使预测模型能够实时适应负荷特性的变化，提高模型的动态预测能力。

1. 将所提出的模型应用于更大规模的电力系统或不同地区的负荷预测中，验证其通用性和适应性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 蔡海良,胡凯,李军,等.基于BWO-ELM算法与VR-GIS技术的电力光缆故障诊断及定位研究[J].计算机测量与控制, 2022, 30(12):98-104.DOI:10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2022.12.015.

[2] 王耀臣,王锡,刘琦,等.基于改进白鲸算法的太阳能与生物质互补CCHP系统多目标优化研究[J].动力工程学报, 2024, 44(5):735-744.DOI:10.19805/j.cnki.jcspe.2024.230547.

[3] 邰能灵,侯志俭,李涛,等.基于小波分析的电力系统短期负荷预测方法[J].中国电机工程学报, 2003, 23(1):6.DOI:10.3321/j.issn:0258-8013.2003.01.010.

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