【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调度、电网规划和电力市场运营的重要基础，其预测精度直接影响电力系统的经济性、安全性和可靠性。短期负荷受多种因素影响，如历史负荷数据、气象条件、节假日、社会经济活动等，具有非线性、随机性和波动性等特点，准确预测面临较大挑战。

极限学习机（ELM）作为一种单隐层前馈神经网络，具有训练速度快、泛化能力强等优点，在负荷预测领域得到了广泛关注。然而，ELM 的隐层神经元数量和输入权重等参数选择对预测性能影响较大，传统经验选择方式难以获得最优参数。白鲸算法（Beluga Whale Optimization, BWO）和鹭鹰算法（Harris Hawks Optimization, HHO）是近年来提出的智能优化算法，具有较强的全局寻优能力。本文将白鲸算法和鹭鹰算法分别用于优化 ELM 的参数，构建 BWO-ELM 和 HHO-ELM 模型，并与传统 ELM 模型在电力系统短期负荷预测中进行对比研究，以验证优化模型的有效性。

2. 相关理论与模型基础

2.2 白鲸算法（BWO）

白鲸算法模拟白鲸在海洋中的捕食和导航行为，通过搜索、包围和攻击等步骤实现全局寻优。其主要步骤包括：

• 搜索阶段：白鲸根据自身和群体的位置信息，在搜索空间中随机移动，探索潜在的最优解区域。

• 包围阶段：白鲸向当前最优解聚集，缩小搜索范围，增强局部搜索能力。

• 攻击阶段：白鲸对包围的最优解区域进行精细搜索，通过调整位置更新策略寻找更优解。

BWO 具有收敛速度快、寻优精度高的特点，适合用于优化 ELM 的参数。

2.3 鹭鹰算法（HHO）

鹭鹰算法模拟鹭鹰在捕猎过程中的协作行为，包括探索、开发和随机游走等阶段。其核心机制包括：

• 探索阶段：鹭鹰通过随机选择搜索空间中的位置，广泛探索潜在解。

• 开发阶段：基于猎物的位置和能量变化，鹭鹰通过俯冲、围攻等策略对优质解区域进行深度搜索。

• 随机游走：当猎物逃脱时，鹭鹰通过随机游走策略重新寻找猎物，增强算法的全局寻优能力。

HHO 在处理复杂优化问题时表现出较强的适应性和稳定性，能够有效优化 ELM 的参数。

3. 模型构建

3.1 ELM 模型构建

1. 输入特征选择：选取历史负荷数据（如前 1 天、前 7 天同期负荷）、气象数据（温度、湿度、风力等）作为输入特征。

1. 数据预处理：对输入数据进行归一化处理，将其映射到 [0,1] 区间，消除量纲影响。

1. 模型训练：随机初始化输入权重和隐层偏置，设置隐层神经元数量，通过最小二乘法求解输出权重，完成模型训练。

1. 预测输出：将测试数据输入训练好的模型，得到预测结果并进行反归一化。

3.2 BWO-ELM 模型构建

1. 参数编码：将 ELM 的隐层神经元数量、输入权重和隐层偏置作为优化变量，构建初始种群。

1. 适应度函数：以 ELM 的预测均方误差（MSE）作为适应度函数，值越小表示参数组合越优。

1. BWO 优化过程：通过 BWO 的搜索、包围和攻击阶段，迭代优化参数组合，获取最优参数。

1. 模型训练与预测：使用优化后的参数构建 ELM 模型，进行训练和预测。

3.3 HHO-ELM 模型构建

1. 参数编码：与 BWO-ELM 相同，将 ELM 的关键参数作为优化变量。

1. 适应度函数：同样以 ELM 的预测 MSE 作为适应度函数。

1. HHO 优化过程：通过 HHO 的探索、开发和随机游走阶段，寻找最优参数组合。

1. 模型训练与预测：利用优化后的参数训练 ELM 模型，并进行负荷预测。

4.结果分析

5. 结论与展望

⛳️ 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] 田溪鹤,王梦娇.基于PSO-IELM算法的电力系统短期负荷预测研究[J].吉林电力, 2024, 52(6):13-16.DOI:10.3969/j.issn.1009-5306.2024.06.003.

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