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期刊號(hào)： CN32-1800/TM| ISSN1007-3175

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基于改進(jìn)的SSA優(yōu)化SVR的某工業(yè)園區(qū)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)

來源：電工電氣發(fā)布時(shí)間：2024-12-02 11:02 瀏覽次數(shù)：40

基于改進(jìn)的SSA優(yōu)化SVR的某工業(yè)園區(qū)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)

譚學(xué)彪1，龍邦燎1，黃干1，李江娥1，田驥1，王海文2，鐘建偉2
(1 國(guó)網(wǎng)湖北省電力有限公司恩施供電公司，湖北 恩施 445000；
　　2 湖北民族大學(xué) 智能科學(xué)與工程學(xué)院，湖北 恩施 445000)
 
    摘 要：為實(shí)現(xiàn)不規(guī)律、波動(dòng)性大、不確定性的電力負(fù)荷數(shù)據(jù)高精度預(yù)測(cè)，提出了一種使用小波包分解(WPD)與麻雀搜索算法(SSA)來優(yōu)化支持向量回歸(SVR)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方案。該方案使用 WPD 將原始負(fù)荷序列分解成多個(gè)各異的小波動(dòng)分量，將分解后的各組數(shù)據(jù)分別輸入 SSA 優(yōu)化后的 SVM 模型，并將得到的多個(gè)各異的小波動(dòng)分量分別經(jīng)模型預(yù)測(cè)出的結(jié)果進(jìn)行相加得到最后取得的預(yù)測(cè)結(jié)果。結(jié)果表明：該方案能較好擬合整個(gè)測(cè)試集上的實(shí)際預(yù)測(cè)點(diǎn)位，適合于電力系統(tǒng)短期負(fù)荷的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，證實(shí)了該模型的有效性和優(yōu)越性。
    關(guān)鍵詞： 短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)；小波包分解；麻雀搜索算法；支持向量機(jī)
    中圖分類號(hào)：TM714     文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A     文章編號(hào)：1007-3175(2024)11-0015-09
 
Short-Term Power Load Forecasting for an Industrial Park Based on
Improved SSA and Optimized SVR
 
TAN Xue-biao1, LONG Bang-liao1, HUANG Gan1, LI Jiang-e1, TIAN Ji1, WANG Hai-wen2, ZHONG Jian-wei2
（1 Enshi Powr Supply Company of State Grid Hubei Electric Power Co., Ltd, Enshi 445000, China;
2 College of Intelligent Systems Science and Engineering, Hubei Minzu University, Enshi 445000, China）
 
    Abstract: To achieve high-precision prediction of irregular, highly volatile, and uncertain power load data, a short-term load forecasting scheme with using wavelet packet decomposition (WPD) and sparrow search algorithm (SSA) is proposed to optimize support vector regression(SVR). Firstly, WPD is used to decompose the original load into multiple distinct small fluctuation components. Then, each group of decomposed data is inputted into the SSA optimized SVM model. Finally, the obtained multiple distinct small fluctuation components are added up to the predicted results of the model to obtain the final prediction result. The results show that this scheme can well fit the actual predicted points on the entire test set, and is suitable for accurate short-term load prediction of the power system, confirming the effectiveness and superiority of the model.
    Key words: short-term power load forecasting; wavelet packet decomposition; sparrow search algorithm; support vector machine
 
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