【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附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

本研究针对电力负荷多变量输入与超前多步预测中精度不足的问题，提出融合动态蝙蝠优化（DBO）、粒子群优化（PSO）、麻雀搜索算法（SSA）、基于引力的优化搜索算法（GOOSE）与极限学习机（ELM）的电力负荷预测模型。通过四种优化算法协同优化 ELM 的参数，利用 ELM 高效的学习能力处理多变量数据，实现精准的超前多步负荷预测。实验结果表明，该模型预测精度显著优于单一优化算法模型及传统预测模型，为电力系统规划与调度提供了有力的数据支撑。

一、引言

1.1 研究背景

随着社会经济的快速发展和电力需求的日益增长，电力系统的安全稳定运行面临更高挑战。电力负荷具有较强的随机性、周期性和非线性，准确的电力负荷预测是电力系统合理规划、优化调度以及降低运营成本的关键环节。多变量输入能够综合考虑天气、日期类型、电价等多种影响因素，超前多步预测可为电力系统的长期决策提供依据，然而现有预测方法在处理此类复杂预测任务时，预测精度难以满足实际需求。

1.2 研究现状

目前，电力负荷预测方法主要包括传统方法和智能方法。传统方法如时间序列分析、回归分析等，依赖于数据的线性假设，难以适应电力负荷的复杂特性；智能方法中，人工神经网络、支持向量机等应用广泛，但存在训练时间长、易陷入局部最优等问题。极限学习机（ELM）以其快速的学习速度和良好的泛化能力受到关注，部分研究尝试用单一优化算法对其进行改进，但在多变量输入和超前多步预测场景下，仍存在优化不充分、预测精度待提升等问题。

1.3 研究意义

本研究提出的基于多算法协同优化 ELM 的电力负荷预测模型，旨在解决多变量输入下超前多步预测难题，提高预测准确性和可靠性，为电力系统的科学规划、合理调度提供精准数据，有助于提升电力系统运行效率和经济效益。

二、相关理论与方法

2.2 动态蝙蝠优化（DBO）算法

DBO 算法模拟蝙蝠群体觅食和回声定位行为，通过调整蝙蝠的飞行速度、位置以及脉冲发射率等参数进行全局搜索和局部开发。在算法运行过程中，动态调整算法参数，平衡全局搜索和局部优化能力，能够有效避免算法陷入局部最优，适用于复杂函数的优化问题。

2.3 粒子群优化（PSO）算法

PSO 算法模拟鸟群觅食过程，每个粒子代表问题的一个潜在解，通过追踪自身历史最优位置和群体全局最优位置来更新自身位置，实现对解空间的搜索。算法具有结构简单、收敛速度快等特点，但在处理复杂问题时，容易出现早熟收敛现象。

2.4 麻雀搜索算法（SSA）

SSA 算法模拟麻雀觅食和反捕食行为，将麻雀分为发现者和跟随者两类，通过两者之间的角色转换和位置更新策略，在解空间中进行搜索。算法具有较强的全局搜索能力和收敛性能，能够有效处理高维复杂优化问题。

2.5 基于引力的优化搜索算法（GOOSE）

GOOSE 算法基于万有引力定律，将优化问题的解看作空间中的物体，通过物体间的引力相互作用来更新位置，实现对最优解的搜索。算法能够在全局范围内快速搜索最优解，对初始值和参数设置不敏感，具有良好的鲁棒性。

三、基于多算法优化 ELM 的电力负荷预测模型构建

3.2 模型结构设计

模型由数据输入层、多算法优化的 ELM 预测层和输出层组成。数据输入层接收经过预处理的多变量时间序列数据；多算法优化的 ELM 预测层中，首先随机初始化 ELM 的输入层与隐含层连接权值和隐含层阈值，然后分别利用 DBO、PSO、SSA、GOOSE 算法对这些参数进行优化，通过设置合理的算法参数和迭代次数，以验证集预测误差（如均方误差 MSE）为优化目标，寻找最优参数组合；最后，输出层输出电力负荷预测值。

3.3 模型参数优化策略

采用四种算法协同优化的策略，将四种算法并行运行，各自对 ELM 参数进行优化搜索。在每次迭代过程中，记录各算法得到的最优解，比较这些最优解对应的预测误差，选取误差最小的解作为当前迭代的全局最优解。同时，设置信息交互机制，定期将全局最优解反馈给各个算法，引导算法调整搜索方向，实现优势互补，提高参数优化效率和质量。

四、 结果分析

本研究模型性能优异的原因在于，DBO、PSO、SSA、GOOSE 四种算法协同优化 ELM 参数，充分发挥了各算法的优势，弥补了单一算法的不足，有效避免了陷入局部最优，找到了更优的 ELM 参数组合；ELM 本身高效的学习能力结合优化后的参数，能够更好地挖掘多变量数据中的复杂关系，从而实现高精度的超前多步电力负荷预测。

五、创新点

5.1 多算法融合创新

首次将动态蝙蝠优化（DBO）、粒子群优化（PSO）、麻雀搜索算法（SSA）、基于引力的优化搜索算法（GOOSE）四种不同原理的优化算法与极限学习机（ELM）相结合，提出一种全新的电力负荷预测模型架构。突破了传统单一或两种算法优化模型的局限，通过四种算法的协同作用，实现对 ELM 参数的深度优化，为电力负荷预测提供了新的技术思路。

5.2 多变量与超前多步预测强化

针对多变量输入和超前多步预测的复杂场景，在数据预处理阶段全面考虑多种影响因素，在模型构建中利用 ELM 处理复杂数据的能力，结合多算法优化提升模型适应性。同时，在参数优化过程中，以超前多步预测误差为优化目标，强化模型对长期负荷变化趋势的捕捉能力，相比传统模型，显著提高了多变量输入下超前多步预测的准确性和稳定性。

5.3 优化策略创新

提出并行协同优化策略，让四种优化算法并行运行且相互协作。通过设置信息交互机制，实现各算法间的优势互补，避免算法在搜索过程中陷入局部最优或早熟收敛。这种创新的优化策略相比传统单一算法优化或简单的算法组合优化，能够更高效地找到最优参数，提升模型的整体性能和泛化能力 。

六、结论与展望

6.1 研究结论

本研究提出的基于 DBO、PSO、SSA、GOOSE 算法优化 ELM 的电力负荷预测模型，在多变量输入的超前多步预测任务中表现卓越。通过多算法协同优化 ELM 参数和模型结构设计，有效提高了预测精度，优于单一优化算法模型和传统预测模型，为电力负荷预测提供了一种高效、准确的新方法。

6.2 研究展望

未来研究可从以下方向拓展：一是探索引入更多新型优化算法或改进现有算法，进一步提升模型优化效果；二是结合实时数据和边缘计算技术，实现电力负荷预测模型的实时更新和在线预测；三是将模型应用于不同地区、不同类型的电力系统，验证其通用性和适应性，并根据实际需求进行针对性优化。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 王淼.基于IWOA_II-ELM的短期电力负荷预测[D].广西大学,2020.

[2] 徐晟,蒋铁铮,向磊.ELM算法在微电网超短期负荷预测的应用[J].电气开关, 2013, 51(3):5.DOI:10.3969/j.issn.1004-289X.2013.03.022.

[3] 马立新,尹晶晶,郑晓栋,等.智能用电环境下电力负荷预测方法的研究[J].机电工程, 2015, 32(9):5.DOI:10.3969/j.issn.1001-4551.2015.09.018.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇