基于VMD和PSO-GWO混合算法優(yōu)化支持向量機的電力負荷預(yù)測

基于VMD和PSO-GWO混合算法優(yōu)化支持向量機的電力負荷預(yù)測基于VMD和PSO-GWO混合算法優(yōu)化支持向量機的電力負荷預(yù)測摘要：電力負荷預(yù)測在電力系統(tǒng)的規(guī)劃、調(diào)度和能源管理中起著重要的作用。傳統(tǒng)的電力負荷預(yù)測方法往往受到數(shù)據(jù)非線性、噪聲干擾等問題的限制，導(dǎo)致預(yù)測精度不高。本文提出了一種基于VMD（變分模態(tài)分解）和PSO-GWO（粒子群優(yōu)化和灰狼優(yōu)化混合算法）優(yōu)化支持向量機的電力負荷預(yù)測方法，能夠克服傳統(tǒng)方法的局限性并提高預(yù)測精度。關(guān)鍵詞：電力負荷預(yù)測；VMD；PSO-GWO；支持向量機；優(yōu)化算法1.引言隨著電力系統(tǒng)的迅速發(fā)展和電力需求的增加，準確預(yù)測電力負荷對于電力系統(tǒng)的規(guī)劃、調(diào)度和能源管理至關(guān)重要。然而，由于電力負荷數(shù)據(jù)的非線性、噪聲干擾等因素的影響，傳統(tǒng)的電力負荷預(yù)測方法往往無法獲得準確的預(yù)測結(jié)果。因此，研究一種合適的方法來提高電力負荷預(yù)測的準確性具有重要意義。2.變分模態(tài)分解（VMD）變分模態(tài)分解（VMD）是一種信號處理方法，能夠?qū)⑤斎胄盘柗纸獬啥鄠€模態(tài)函數(shù)。VMD方法通過最小化能量函數(shù)來獲得最佳的模態(tài)函數(shù)，從而實現(xiàn)信號的分解。VMD方法具有對非線性、非平穩(wěn)信號進行分解的能力，因此適合用于電力負荷數(shù)據(jù)的預(yù)處理。3.支持向量機（SVM）支持向量機（SVM）是一種常用的機器學(xué)習(xí)方法，具有強大的非線性建模能力。SVM通過將數(shù)據(jù)映射到高維特征空間，并在該空間中構(gòu)建最優(yōu)超平面來進行分類或回歸任務(wù)。然而，由于SVM的參數(shù)設(shè)置對預(yù)測性能具有重要影響，因此需要進行優(yōu)化。4.粒子群優(yōu)化和灰狼優(yōu)化混合算法（PSO-GWO）粒子群優(yōu)化（PSO）和灰狼優(yōu)化（GWO）是兩種常用的智能優(yōu)化算法，具有全局搜索和收斂性能好的特點。本文將PSO和GWO算法進行混合，利用其各自的特點來優(yōu)化SVM的參數(shù)設(shè)置，從而提高電力負荷預(yù)測的準確性。5.基于VMD和PSO-GWO的電力負荷預(yù)測方法本文提出的基于VMD和PSO-GWO的電力負荷預(yù)測方法主要分為兩個步驟：VMD預(yù)處理和PSO-GWO優(yōu)化SVM參數(shù)。5.1VMD預(yù)處理首先，將原始電力負荷數(shù)據(jù)進行VMD分解，獲得多個模態(tài)函數(shù)。VMD方法根據(jù)能量最小化原則將輸入信號分解成多個具有不同頻率和幅度的成分。通過分析各個模態(tài)函數(shù)的頻率和幅度信息，可以得到電力負荷數(shù)據(jù)的特征。5.2PSO-GWO優(yōu)化SVM參數(shù)接下來，將VMD分解得到的模態(tài)函數(shù)作為輸入，通過PSO-GWO算法來優(yōu)化SVM的參數(shù)設(shè)置。PSO-GWO算法綜合利用了PSO和GWO算法的優(yōu)點，能夠獲得更好的全局優(yōu)化結(jié)果。具體地，PSO-GWO算法利用粒子群優(yōu)化來搜索SVM的核函數(shù)和懲罰因子的最佳值，然后利用灰狼優(yōu)化來搜索SVM的松弛變量的最佳值。6.實驗與結(jié)果分析為了驗證基于VMD和PSO-GWO的電力負荷預(yù)測方法的有效性，本文對真實電力負荷數(shù)據(jù)進行了實驗。實驗結(jié)果表明，基于VMD和PSO-GWO的電力負荷預(yù)測方法相比傳統(tǒng)方法具有更高的預(yù)測精度，可以更準確地預(yù)測電力負荷的變化趨勢。7.結(jié)論本文提出了一種基于VMD和PSO-GWO的電力負荷預(yù)測方法，通過VMD預(yù)處理和PSO-GWO優(yōu)化SVM參數(shù)來提高預(yù)測精度。實驗結(jié)果表明，該方法可以有效地預(yù)測電力負荷的變化趨勢，為電力系統(tǒng)的規(guī)劃、調(diào)度和能源管理提供了重要的支持。8.參考文獻[1]Han,W.,Wang,Y.,Sun,X.,&Jiang,X.(2017).VMD-SVMBasedMethodforShort-termLoadForecasting.EnergyProcedia,142,437-443.[2]Dai,J.,Yang,C.,&Sun,X.(2019).AhybridVMD-SVMmodelformulti-step-aheadforecastingofelectricityload.AppliedEnergy,242,361-375.[3]Zhang,H.,Zhang,H.,Zhang,J.,&Li,P.(2019).AhybridVMD-SVMalgorithmforshort