[發明專利]一種基于改進粒子群算法的空間電力負荷預測方法

在審

• 申請號: 201710449123.7
• 申請日: 2017-06-14
• 公開（公告）號: CN107423846A
• 公開（公告）日: 2017-12-01
• 發明（設計）人: 杜冠洲;胡從川;李迪;吳洪亮
• 申請（專利權）人: 國家電網公司;都城偉業集團有限公司;國網江西省電力公司;成都魯能置業有限公司;北京國電通網絡技術有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06;G06F17/30
• 代理公司: 北京風雅頌專利代理有限公司11403
• 代理人: 李莎,李弘

1.一種基于改進粒子群算法的空間電力負荷預測方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：

根據歸一化系數將規劃區域劃分成若干個小區；

采集所述若干個小區的負荷數據并對所述負荷數據進行數據挖掘和分類；

建立基于多目標決策的數據挖掘優化函數；

利用改進的粒子群算法對所述數據挖掘優化函數進行求解，所述改進的粒子群算法包括如下步驟S1～S6：

S1：初始化迭代參數，首先設定正向解和負向解，并設置優化子函數的固定權重w_i以及決定偏好概率的參數δ；初始化內部粒子群I的粒子數為M，外部粒子群E的大小為N，設置迭代最大次數為T，內部和外部粒子的初始速度為0；粒子的初始方向由如下的公式(7)～(11)中的最大概率決定，

pr(xi)+=pr(|Si-Si+|≤δ)---(7)]]>

pr(xi)-=pr(|Si-Si-|≤δ)---(8)]]>

P+=Σi=1npr(xi)+---(9)]]>

P-=Σi=1npr(xi)----(10)]]>

PB=P+P-P-+P+---(11)]]>

其中，S_i⁺代表正向解，S_i^-代表負向解，pr(x_i)⁺代表接近正向解的最優可行解概率，pr(x_i)^-代表接近負向解的最優可行解概率，P⁺代表接近正向最優可行解概率總和，P^-代表接近負向最優可行解概率總和，δ代表精確值，S_i為預測解，x_i代表第i個優化目標決策問題，PB代表可行解接近最優解的概率；

S2：根據公式(11)迭代值計算相對概率值，根據相對概率值進行排序；

S3：對內部粒子群和外部粒子群進行迭代計算，n＝1，帶入公式(5)和公式(6)，

vij(n+1)=wivij(n)+b1r1[pij(n)-xij(n)]+b2r2[pgj(n)-xij(n)]---(5)]]>

vij(n+1)=wvij(n)+b1r1[pij(n)-xij(n)]+b2r2[pgj(n)-xij(n)]---(6)]]>

其中，j代表可行解的第j維解，同時i代表第i個分形粒子；b₁和b₂是飛行速度常數，w是慣性權重，就是保留原速度的比例，r₁和r₂代表飛行方向的隨機比例，v_ij(n)代表上一迭代步驟的速度向量；

S4：存儲最優的位置；

S5：n＝n+1；

S6：重復S3和S4，直到n＝T；

根據所述求解的結果確定最優空間電力負荷預測值。

2.如權利要求1所述的基于改進粒子群算法的空間電力負荷預測方法，其特征在于，所述數據挖掘和分類進一步包括如下步驟：

建立分類模型、描述預定的數據類集或者概念集，采用分類規則集的形式來表述；

使用分類規則對新的數據集進行劃分。