基于FOABHC_SVM的微电网短期负荷预测模型

• 作 者: 赵敏 叶萧然
• 机 构: 鹤壁汽车工程职业学院电子工程系
• 出 处: 电器与能效管理技术
• 发表日期: 2015年14期
• 关键词: 微电网 短期负荷预测 历史认知果蝇优化算法 支持向量机 micro-grid short-term load forecasting fruit fly o
• 基金项目: 河南省教育厅科学技术研究重点资助项目（14A470004）

为适应微电网的建设和发展对负荷预测效率及精度的要求，针对微电网负荷基数小、间歇性和随机性大等特点，提出一种基于历史认知果蝇优化算法（FOABHC）-优化支持向量机（SVM）的微电网短期负荷预测模型。以国内某微电网示范工程项目为例，将FOABHC_SVM用于微电网短期负荷预测。实例仿真结果表明，所提出的FOABHC_SVM预测模型优于SVM预测模型，更适用于当前微电网短期负荷预测需要。