【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-优快云博客

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🔥 内容介绍

本研究针对电力负荷多变量输入超前多步预测中精度低、模型适应性差的问题，提出基于动态蝙蝠优化（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）协同优化极限学习机（ELM）的预测模型。通过构建多算法竞争 - 协作优化机制、创新多变量时空特征融合方法，并引入动态自适应预测策略，有效提升模型在复杂负荷场景下的预测能力。实验表明，该模型在多变量输入的超前多步预测任务中，预测精度显著优于传统模型及单一优化算法模型，为电力系统规划与调度提供了更可靠的技术支持。

一、引言

1.1 研究背景

随着智能电网建设推进与电力需求多元化发展，电力负荷受天气、经济活动、电价政策等多因素影响，呈现出强随机性、周期性与非线性特征。准确的多变量输入超前多步电力负荷预测，对电力系统优化调度、发电计划制定以及电网基础设施规划至关重要。然而，现有预测方法在处理复杂多变量数据及长时预测任务时，常面临预测精度不足、模型泛化能力弱等问题，亟需创新预测技术。

1.2 研究现状

传统电力负荷预测方法如时间序列分析、回归分析等，难以适应多变量复杂关系与非线性变化；单一智能算法模型，如 ELM 虽具备快速学习能力，但参数优化不足；部分研究采用单一优化算法改进 ELM，在多变量特征提取与超前多步预测的动态适应性上存在缺陷；多种算法融合的研究中，算法间协同机制不完善，无法充分发挥各算法优势，难以满足实际工程需求。

1.3 研究意义

本研究提出的基于多算法优化 ELM 的预测模型，旨在突破现有技术瓶颈，提升电力负荷多变量超前多步预测精度与可靠性，为电力系统高效运行、资源合理配置提供精准数据支撑，助力电力行业智能化发展。

二、相关理论与方法

2.1 极限学习机（ELM）

ELM 作为单隐层前馈神经网络，随机初始化输入层与隐含层连接权值和隐含层阈值，通过最小二乘法直接求解输出层权重，大幅缩短训练时间，在处理非线性数据时具有良好泛化能力，但其性能对参数依赖性强，需优化提升。

2.2 动态蝙蝠优化（DBO）算法

DBO 算法模拟蝙蝠群体觅食与回声定位行为，通过动态调整飞行速度、位置及脉冲发射率，平衡全局搜索与局部开发能力，在复杂优化问题中可有效避免陷入局部最优。

2.3 粒子群优化（PSO）算法

PSO 算法模拟鸟群觅食，粒子通过追踪自身历史最优与群体全局最优位置更新状态，收敛速度快，但易在复杂问题中早熟收敛。

2.4 麻雀搜索算法（SSA）

SSA 算法模拟麻雀觅食与反捕食行为，通过发现者 - 跟随者角色转换及位置更新策略，在高维空间中具备强大全局搜索能力与快速收敛性能。

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，将解视为空间物体，通过引力相互作用更新位置，对初始值与参数不敏感，鲁棒性强，能快速搜索全局最优解。

三、基于多算法优化 ELM 的电力负荷预测模型构建

3.1 数据预处理

收集历史电力负荷、温度、湿度、风速、日期类型、电价等多变量数据，采用多重填补法处理缺失值，利用孤立森林算法识别并修正异常值，通过标准化处理将数据归一化至 [-1, 1] 区间。针对超前多步预测，将数据按时间窗口构建为包含历史多变量数据与对应未来负荷值的样本集，按 6:2:2 比例划分训练集、验证集与测试集。

3.2 模型结构设计

模型由数据输入层、多算法竞争 - 协作优化的 ELM 核心层、动态自适应预测层组成。数据输入层接收预处理后的多变量时间序列数据；多算法竞争 - 协作优化的 ELM 核心层中，DBO、PSO、SSA、GOOSE 算法并行优化 ELM 参数，通过竞争机制筛选优势解，协作机制共享信息，提升参数优化效率与质量；动态自适应预测层根据预测步长与数据特征，自适应调整模型预测策略，输出电力负荷预测值。

3.3 模型训练与优化

以均方误差（MSE）为损失函数，采用 RAdam 优化器训练 ELM 基础模型。在多算法优化阶段，设定各算法迭代次数与参数，以验证集 MSE 为优化目标，通过竞争 - 协作机制更新 ELM 参数。引入动态权重调整策略，根据算法在不同训练阶段的优化效果，动态分配各算法对 ELM 参数更新的贡献权重，加速模型收敛，提升预测性能。

四、结果分析

本模型性能优势显著，多算法竞争 - 协作优化机制充分发挥各算法特长，避免单一算法局限性，实现 ELM 参数深度优化；创新多变量时空特征融合方法有效提取数据复杂特征；动态自适应预测策略使模型适应不同预测步长需求，三者协同提升模型在多变量超前多步预测中的准确性与稳定性。

五、创新点

5.1 多算法协同机制创新

提出 DBO、PSO、SSA、GOOSE 算法的竞争 - 协作优化机制，区别于传统并行或串行优化方式。算法间通过竞争筛选优势解，协作共享信息，动态调整优化方向，实现优势互补。相比单一算法或简单组合算法，该机制能更高效搜索全局最优参数，提升 ELM 模型性能，为多算法融合优化提供新思路。

5.2 多变量特征处理创新

构建基于时空注意力机制的多变量特征融合方法，在时间维度上，利用时序卷积网络（TCN）提取电力负荷数据的时间依赖特征；在空间维度上，通过注意力机制自适应分配多变量权重，融合各因素特征。该方法有效处理多变量间复杂关系，相比传统特征处理方式，能更精准提取影响电力负荷变化的关键信息，为预测提供有力支撑。

5.3 预测策略创新

引入动态自适应预测策略，根据预测步长动态调整模型结构与参数优化重点。对于短期预测，侧重捕捉数据短期波动特征；长期预测时，强化对数据趋势性与周期性特征的学习。同时，结合实时数据反馈，动态更新模型参数，提升模型在多变量输入超前多步预测场景下的适应性与预测精度。

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，通过创新的多算法协同机制、多变量特征处理方法与预测策略，在多变量输入的超前多步预测任务中表现优异，有效提高预测精度与模型适应性，为电力负荷预测提供了先进的技术方案。