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短期电力负荷预测及其算法优化张海彪

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摘要摘要短期电力负荷预测对于电力网络安全，平稳运行发挥着至关重要的作用。电力负荷在采集过程中容易受到噪声干扰，若对其直接进行预测，将会产生很大的误差。所以，在负荷预测之前，本文提出小波自适应算法对其降噪处理。为了避免LMS算法采取梯度下降思想陷入局部最小的特点，本文同样利用改进的人工蜂群算法对其优化。实验仿真证明，优化后的滤波器具有更好的收敛性和滤波效果。GABC优化后的小波自适应算法滤波效果更好，收敛速度更快，为后续预测算法分析提供了良好的数据来源。

DOI lj1zxnerdv/2622568

作者张海彪1郭松林2王光辉3

机构地区（黑龙江科技大学电气与控制工程学院哈尔滨150022）

出处《电力设备》 2019年5期

关键词短期电力负荷预测，小波神经网络，LMS 算法，GABC人工蜂群算法

分类 [电气工程][电力系统及自动化]

出版日期 2019年05月15日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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来源期刊

电力设备

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