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基于粒子群算法的极限学习机短期电力负荷预测
基于粒子群算法的极限学习机短期电力负荷预测
摘要：
电力负荷预测在电力系统的运行和调度中具有重要的意义。本文提出了一种基于粒子群算法的极限学习机（ExtremeLearningMachine,ELM）方法，用于短期电力负荷预测。通过粒子群算法优化ELM的隐藏层神经元的参数，提高了短期电力负荷预测的准确性和稳定性。实验结果表明，该方法在电力负荷预测中具有较好的性能。
关键词：电力负荷预测；极限学习机；粒子群算法
1.引言
电力负荷预测是电力系统调度和能源规划中的基础工作之一。准确地预测电力负荷有助于优化电力供应和使用，进而提高电力系统的可靠性和效率。短期电力负荷预测通常指预测未来几小时或几天内的电力负荷变化情况。精确的短期电力负荷预测可以帮助电力系统实现充分利用电力资源、减少发电成本和降低环境污染。
2.极限学习机简介
极限学习机是一种快速训练的单层前向神经网络模型。与传统的神经网络相比，极限学习机不需要手动设置隐藏层神经元的参数，且训练过程简单高效。给定输入样本矩阵X和对应的输出矩阵Y，ELM的训练过程可以描述为：
-初始化输入权值矩阵W和偏置矩阵b；
-计算隐藏层输出矩阵H=g(WX+b)；
-根据输出矩阵Y计算输出权值矩阵β=H^+Y；
-输入新样本X'，预测输出Y'=g(WX'+b)β。
3.粒子群算法在极限学习机中的应用
粒子群算法是一种模拟自然界群体行为的优化算法，广泛应用于函数优化、图像处理、机器学习等领域。将粒子群算法应用于优化ELM模型的隐藏层参数可以提高短期电力负荷预测的准确性和稳定性。粒子群算法的基本步骤如下：
-初始化粒子群的位置和速度；
-计算粒子群的适应度值；
-根据适应度值更新每个粒子的速度和位置；
-重复以上步骤，直到达到预定的迭代次数或满足收敛条件。
4.实验设计与结果分析
本文使用某电力系统的历史负荷数据作为输入样本矩阵X，与对应的实际负荷数据作为输出矩阵Y。将部分数据作为训练集，其余数据作为测试集。首先，使用粒子群算法优化ELM的隐藏层神经元的参数。然后，利用测试集评估短期电力负荷预测的性能，包括均方根误差（RootMeanSquareError,RMSE）和平均绝对百分比误差（MeanAbsolutePercentageError,MAPE）等指标。
实验结果表明，基于粒子群算法的极限学习机在短期电力负荷预测中具有较好的表现。与传统的ELM方法相比，优化后的ELM在预测准确性方面有所提高。此外，通过对比不同粒子群大小和迭代次数的实验结果，可以选择合适的参数设置来平衡算法的性能和计算效率。
5.结论
本文提出了一种基于粒子群算法的极限学习机方法用于短期电力负荷预测。实验结果表明，该方法在电力负荷预测中具有较好的性能，可以准确地预测电力负荷的变化趋势。随着电力系统的发展和智能化程度的提高，粒子群算法在电力负荷预测中的应用前景十分广阔。
参考文献：
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