基于群智能优化算法的电力预测模型研究.docx

摘要：电力预测在电力系统的规划和运行当中起着非常重要的作用，是保证电力系统安全经济运行的重要依据，电力预测的准确性将会影响到电力系统的经济效益。本文的分析对象为电力负荷数据，采用基于群智能优化算法结合模糊理论的时间序列预测方法，建立电力预测模型。通过与其他聚类方法，优化方法，和预测模型的比较，显示该模型的优越性，准确性。

关键词：电力预测；时间序列；群智能优化

目录

摘要

Abstract

1  序言-1

2  研究内容概述-2

2.1  主要研究内容-2

2.1.1原始时间序列的模糊化-2

2.1.2群智能优化算法改进和扩展-2

2.1.4高阶模糊时间序列的权重确定-3

2.1.5模型建立-3

2.2国内外研究现状-3

2.2.1电力负荷预测现状-3

2.2.2模糊时间序列研究现状-4

2.2.3群智能优化算法研究现状-4

3  方法及介绍-6

3.1模糊时间序列-6

3.2布谷鸟算法-7

3.3和声搜索算法-9

4 实验步骤-12

5 实验结果与结论-22

6 总结与展望-26

6.1总结-26

6.2展望-26

6.3心得体会-26

参考文献-27

致谢-29